10、模型并行训练与服务优化技术全解析

模型并行训练与服务优化技术全解析

1. 管道并行（Pipeline Parallelism）

管道并行旨在对模型并行训练的前向和反向传播过程中的输入处理进行流水线操作。下面详细介绍其工作原理。

1.1 普通批量训练流程

以一个三层模型为例，假设每个训练批次包含三个输入项：输入 1、输入 2 和输入 3。前向传播工作流程如下：
1. GPU1 接收输入 1、2 和 3 的训练批次后，进行前向传播 F1i（在 GPU1 上对输入 i 进行前向传播），即 F11、F12 和 F13。
2. GPU1 完成输入 1、2 和 3 的前向传播后，将其层输出 F11、F12、F13 传递给 GPU2。基于 GPU1 的输出，GPU2 开始进行 F2i（在 GPU2 上基于输入 i 的数据进行前向传播），即 F21、F22 和 F23。
3. GPU2 完成其前向传播后，GPU3 进行其本地前向传播 F3i（在 GPU3 上基于输入 i 进行前向传播），即 F31、F32 和 F33。

反向传播过程中，GPU3 首先依次根据输入 1、2 和 3 计算梯度，然后 GPU2 开始根据输入 1、2 和 3 计算其本地梯度，最后 GPU1 开始根据输入 1、2 和 3 计算梯度。

1.2 管道并行的前向传播

数据流水线在前向传播中的工作方式如下：
1. GPU1 首先根据输入 1 计算 F11。完成后，GPU1 将其层输出 F11 传递给 GPU2。
2. 收到 GPU1 的 F11 输出后，GPU2 可以开始处理 F21，此时 GPU1 可以同时处理 F12。
3. GPU2