10、模型并行训练与服务优化策略及实现

模型并行训练与服务优化策略及实现

在深度学习模型训练和服务过程中，为了提高效率和性能，常常会采用模型并行的方法。本文将介绍两种提升模型并行训练效率的技术：流水线并行（Pipeline Parallelism）和层内并行（Intra - layer Parallelism），并详细阐述如何实现模型并行训练和服务流程。

流水线并行

流水线并行试图在模型并行训练的前向和反向传播过程中对输入处理进行流水线操作。下面详细介绍其工作原理。

普通批量训练流程

假设使用一个三层模型，每个训练批次包含三个输入项（输入 1、输入 2 和输入 3），其前向传播流程如下：
1. GPU1 接收输入 1、2、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、3 的前向传播后，将 F11、F12、F13 的层输出传递给 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 完成前向传播后，GPU3 进行本地前向传播 F3i（在 GPU3 上基于输入 i 进行前向传播），即 F31、F32 和 F33。

反向传播过程也是依次计算梯度，GPU3 先计算输入 1、2、3 的梯度，然后 GPU2 计算，最后 GPU1 计算。

流水线并行的前向传播

流水线并行的前向传播以输入 1 为例，工作流程如下：
1. GPU1 首先基于输入 1 计算 F11。完成后，GPU1 将 F11 的层