【AI Guide】AI面试攻略只用看这一篇就够了！力争做全网最全的AI面试攻略——大模型（四十二） 流水线并行

流水线并行

大模型流水线并行（Pipeline Parallelism）是近年来在大规模深度学习模型训练中用于提高计算效率和减少训练时间的一种重要并行技术。它通过将模型的不同部分分配到不同的设备上，能够有效处理超大规模模型，尤其是在模型超出了单个GPU的显存限制时。流水线并行常与数据并行、模型并行等策略结合使用，进一步提升训练效率。

核心原理

流水线并行的基本思想是将神经网络模型分解成多个阶段（stage），然后将每个阶段的计算分配到不同的设备（如多个GPU）。每个设备负责完成自己分配的阶段，并通过“流水线”逐步处理整个模型的输入。

流水线并行的关键步骤：

模型划分

将整个模型划分为多个阶段，每个阶段包含一部分网络层。不同的模型层会被分配到不同的设备上，通常是按顺序分配。

比如在Transformer模型中，可以将Embedding层、Encoder层、Decoder层等分别分配到不同的设备上。

数据并行与流水线并行结合

通常，流水线并行与数据并行结合使用，数据并行用于处理不同的数据样本，而流水线并行负责处理模型的不同部分。

在数据并行中，每个设备有一个完整的模型副本，模型副本之间共享参数。而在流水线并行中，每个设备只负责处理模型的一个子部分。

流水线处理

输入数据按批次流动，逐步通过不同阶段的设备。第一阶段处理完数据后，将其传递到下一个阶段的设备继续处理。