Transformer——Q144 分析模型并行的流水线气泡（Pipeline Bubble）时间占比

该问题归类到Transformer架构问题集——训练与优化——分布式训练。请参考LLM数学推导——Transformer架构问题集。

1. 问题背景

在深度学习领域，尤其是大语言模型（LLM）的训练过程中，随着模型规模的不断扩大，单设备的内存和计算能力往往难以满足需求。模型并行作为一种重要的分布式训练策略应运而生，它将模型的不同层分布到多个计算设备上，从而突破单设备的资源限制。

流水线并行是模型并行的一种具体实现方式，它将模型按层划分为多个阶段（Stage），每个阶段由一个或多个设备负责。在理想情况下，流水线并行可以实现各阶段的并行计算，大幅提高训练效率。然而，由于流水线的启动和结束阶段存在数据依赖，会导致部分计算设备处于空闲状态，形成所谓的 “流水线气泡”。这些气泡会降低整体计算资源的利用率，影响训练效率。因此，分析流水线气泡的时间占比对于评估流水线并行的性能、优化训练过程具