在大模型（Large Model）技术飞速发展的当下，模型参数规模的爆发式扩张对计算资源的需求已达到前所未有的高度。单块计算设备（如GPU、TPU）的算力与显存，早已难以承载千亿甚至万亿参数模型的训练与部署任务。为突破这一瓶颈，分布式训练与推理技术应运而生——通过将计算任务与模型参数拆解到成百上千块计算设备上，实现对超大规模模型的高效处理。

在分布式计算的工具箱中，数据并行（Data Parallelism, DP）、张量并行（Tensor Parallelism, TP）、流水线并行（Pipeline Parallelism, PP）、专家并行（Expert Parallelism, EP）和序列并行（Sequence Parallelism, SP）是五种核心策略。深入理解它们的原理、适用场景及优劣势，是高效推进大模型研发与落地的关键。

本文将以通俗化的解析，拆解这五种并行策略的核心逻辑，并结合简化的代码示例（基于PyTorch及主流框架），助你掌握这些大模型训练的“基础设施”技术。

1、 数据并行（Data Parallelism, DP）：分布式训练的“入门款”

核心逻辑：数据并行是最直观的并行方式，核心可概括为“模型多副本，数据分片段”。简单说，就是将完整模型复制到每台计算设备（如GPU），再把一个大批次（batch）的训练数据拆分成多个小批次（mini-batch），让每个设备独立处理一个小批次。

执行流程：

1. 初始化同步：训练开始时，主设备（通常是rank 0）将模型参数广播到所有参与设备，确保各设备初始模型状态一致；同时将大批次数据拆分为多个小批次，分发至各设备。
2. 独立计算：每个设备用分配到的小批次数据，单独执行前向传播，计算损失（loss）；再基于损失执行反向传播，得到模型参数的梯度（gradients）。
3. 梯度聚合：这是数据并行的核心步骤。所有设备通过All-Reduce操作汇总各自的梯度（如求和或求平均），再将聚合后的全局梯度分发回每个设备——这样每个设备都能获得基于全量数据的梯度。
4. 参数更新：各设备用全局梯度独立更新本地模型参数。由于梯度来源一致，更新后所有设备的模型仍保持同步。

数据并行示意图：

graph TD
    subgraph "训练迭代开始"
        A[模型参数] -->|复制到所有GPU| B1[GPU 1: 完整模型]
        A -->|复制到所有GPU| B2[GPU 2: 完整模型]
        A -->|复制到所有GPU| B3[GPU ...: 完整模型]
        D[整个Batch数据] -->|切分| D1[Mini-batch 1]
        D -->|切分| D2[Mini-batch 2]
        D -->|切分| D3[Mini-batch ...]
    end
    subgraph "并行计算"
        D1 --> B1
        D2 --> B2
        D3 --> B3
        B1 -->|计算梯度1| G1
        B2 -->|计算梯度2| G2
        B3 -->|计算梯度...| G3
    end
    subgraph "梯度聚合与更新"
        G1 & G2 & G3 -->|All-Reduce操作| AG[聚合后的全局梯度]
        AG -->|分发回所有GPU| B1
        AG -->|分发回所有GPU| B2
        AG -->|分发回所有GPU| B3
        B1 -->|更新模型参数| U1[更新后的模型1]
        B2 -->|更新模型参数| U2[更新后的模型2]
        B3 -->|更新模型参数| U3[更新后的模型...]
    end

优势：

• 易用性强：主流框架（PyTorch的DistributedDataParallel、TensorFlow的MirroredStrategy）提供高度封装的API，几行代码即可实现。
• 扩展性稳定：通信开销主要来自All-Reduce，与模型大小成正比，在设备数量适中时（如几十台内）扩展性良好。
• 负载均衡：只要小批次数据量相近，各设备的计算负载就能保持均衡。

局限：

• 显存冗余高：每个设备需存储完整模型参数、梯度及优化器状态。例如1750亿参数的模型（FP32精度）需700GB显存，远超单卡承载能力。
• 无法突破单卡模型容量：若模型大到单卡无法容纳，数据并行则无能为力。

PyTorch DDP简化示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
import os

def init_distributed(rank, world_size):
    """初始化分布式环境"""
    os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
    os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'
    # 使用nccl后端（适用于GPU）
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)

def cleanup_distributed():
    """清理分布式环境"""
    dist.destroy_process_group()

def demo_train(rank, world_size):
    # 初始化分布式环境
    init_distributed(rank, world_size)
    
    # 定义简单模型并移动到当前设备
    model = nn.Linear(10, 5).to(rank)
    # 用DDP包装模型，实现数据并行
    ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])
    
    # 定义损失函数和优化器
    loss_fn = nn.MSELoss()
    optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001)
    
    # 模拟训练循环
    for step in range(10):
        # 生成随机输入和标签（每个设备数据不同）
        inputs = torch.randn(20, 10).to(rank)
        labels = torch.randn(20, 5).to(rank)
        
        optimizer.zero_grad()
        outputs = ddp_model(inputs)
        loss = loss_fn(outputs, labels)
        loss.backward()  # DDP自动处理梯度聚合
        optimizer.step()
        
        # 仅主设备打印日志
        if rank == 0:
            print(f"Step {step}, Loss: {loss.item():.4f}")
    
    # 清理环境
    cleanup_distributed()

if __name__ == "__main__":
    # 假设使用2个GPU
    world_size = 2
    # 实际运行需用torch.multiprocessing.spawn启动多进程
    # 启动命令示例：torchrun --nproc_per_node=2 this_script.py
    print("DDP示例需通过torchrun启动，上述代码展示核心逻辑。")

2、 张量并行（Tensor Parallelism, TP）：拆分“超重”层的参数

核心逻辑：当模型中单个层（如Transformer的线性层、注意力头）的权重矩阵大到单卡无法容纳时，张量并行派上用场。其核心是“层内拆分，分片计算”——将一个大张量（如权重矩阵）拆到多台设备，每台设备仅负责计算张量的一部分。

执行流程（以Transformer的MLP层为例）：

Transformer的MLP层通常包含两个线性层：Y = GeLU(X @ A) @ B（X为输入，A、B为权重矩阵）。

1. 列并行（Column Parallelism）：

   • 将权重矩阵A按列拆分（如拆分为[A1, A2]），分别存到GPU 1和GPU 2。
   • 输入X复制到所有GPU，GPU 1计算Y1 = X @ A1，GPU 2计算Y2 = X @ A2。
   • 此时各设备仅持有部分中间结果[Y1, Y2]。

2. 行并行（Row Parallelism）：

   • 将权重矩阵B按行拆分（如拆分为[B1; B2]），分别存到GPU 1和GPU 2。
   • GPU 1用Y1计算Z1 = Y1 @ B1，GPU 2用Y2计算Z2 = Y2 @ B2。
   • 通过All-Reduce操作将Z1和Z2求和，得到最终结果Z = Z1 + Z2，并同步到所有设备。

张量并行示意图：

graph TD
    subgraph "列并行 (Column Parallelism)"
        X[输入 X] --> GPU1 & GPU2
        A[权重 A] -->|按列切分| A1 & A2
        A1 --> GPU1
        A2 --> GPU2
        GPU1 -- 计算 X @ A1 --> Y1
        GPU2 -- 计算 X @ A2 --> Y2
        Y1 & Y2 -->|GeLU激活函数(逐元素)| GY1 & GY2
    end
    subgraph "行并行 (Row Parallelism)"
        B[权重 B] -->|按行切分| B1 & B2
        B1 --> GPU1
        B2 --> GPU2
        GY1 -- 输入 --> GPU1
        GY2 -- 输入 --> GPU2
        GPU1 -- 计算 GY1 @ B1 --> Z1
        GPU2 -- 计算 GY2 @ B2 --> Z2
        Z1 & Z2 -->|All-Reduce (求和)| Z[最终输出 Z]
        Z -->|分发到所有GPU| GPU1_Z & GPU2_Z
    end

优势：

• 突破单层显存限制：将超大权重矩阵分散存储，降低单卡显存压力。
• 计算与通信重叠：部分场景下，All-Reduce通信可与计算并行，隐藏延迟。
• 通信频率较低：仅在拆分的层间通信，无需每个批次后全局同步。

局限：

• 实现复杂：需手动修改模型前向/反向逻辑，处理张量拆分、计算与聚合。
• 通信成本随并行度上升：All-Reduce的通信量与隐藏层维度、序列长度相关，设备越多开销越大。
• 适用范围有限：主要适用于含大权重矩阵的层（如线性层），对LayerNorm等操作效果差。

PyTorch张量并行概念示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.distributed as dist

# 假设已初始化分布式环境（2台GPU）
# rank = dist.get_rank()
# world_size = 2

class ColumnParallelLinear(nn.Module):
    """按列拆分的线性层"""
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super().__init__()
        self.output_per_device = output_size // world_size
        # 每个设备仅存储部分权重
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(input_size, self.output_per_device))
    
    def forward(self, x):
        # x在所有设备上完整存在，计算局部结果
        return torch.matmul(x, self.weight)

class RowParallelLinear(nn.Module):
    """按行拆分的线性层"""
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super().__init__()
        self.input_per_device = input_size // world_size
        # 每个设备仅存储部分权重
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(self.input_per_device, output_size))
    
    def forward(self, x):
        # x是按列拆分的局部输入，计算局部结果
        partial_out = torch.matmul(x, self.weight)
        # 聚合所有设备的结果
        dist.all_reduce(partial_out)
        return partial_out

# 组合列并行与行并行的模型
class TP_MLP(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size=10, output_size=5):
        super().__init__()
        self.col_parallel = ColumnParallelLinear(hidden_size, 20)  # 输出20，拆分为2份
        self.row_parallel = RowParallelLinear(20, output_size)    # 输入20，拆分为2份
        self.relu = nn.ReLU()
    
    def forward(self, x):
        x = self.col_parallel(x)  # 输出 [batch, 10]（20//2）
        x = self.relu(x)
        x = self.row_parallel(x)  # 输出 [batch, 5]（经All-Reduce后）
        return x

print("实际张量并行需处理输入广播、梯度同步等细节，Megatron-LM等库已封装这些逻辑。")

3、流水线并行（Pipeline Parallelism, PP）：让模型像流水线一样运行

核心逻辑：流水线并行将模型的不同层（或模块）分配到不同设备，形成“计算流水线”。数据如同工厂流水线的工件，依次流过各设备完成部分计算，核心是“层间拆分，流水执行”。

执行流程：

1. 模型分层拆分：将模型（如48层Transformer）按层拆分为多个“阶段”（stage）。例如拆分为4个阶段，每个阶段含12层，分别部署在4台GPU。
2. 微批次（Micro-batch）划分：为提高设备利用率，将一个大批次拆分为多个微批次（如将batch=16拆分为8个micro-batch=2）。
3. 流水线执行：
   • GPU 1（阶段1）处理第一个微批次（MB1），完成后将激活值发送给GPU 2。
   • 当GPU 2开始处理MB1时，GPU 1可立即处理第二个微批次（MB2）。
   • 以此类推，理想状态下所有设备同时处理不同微批次，最大化利用率。
4. 反向传播：同样以流水线方式进行，设备完成一个微批次的反向计算后，将梯度传递给前一阶段设备。

流水线“气泡”问题：

启动（warm-up）和结束（cool-down）阶段，部分设备会处于空闲状态（即“气泡”），降低效率。微批次拆分越细，气泡占比越小，但通信次数会增加。

流水线并行示意图：

gantt
    title Pipeline Parallelism (4 Stages, 4 Micro-batches)
    dateFormat  X
    axisFormat  %L
    section GPU 1 (Stage 1)
    Fwd MB1: 0, 1
    Fwd MB2: 1, 1
    Fwd MB3: 2, 1
    Fwd MB4: 3, 1
    Bwd MB1: 6, 1
    Bwd MB2: 7, 1
    Bwd MB3: 8, 1
    Bwd MB4: 9, 1
    section GPU 2 (Stage 2)
    Fwd MB1: 1, 1
    Fwd MB2: 2, 1
    Fwd MB3: 3, 1
    Fwd MB4: 4, 1
    Bwd MB1: 5, 1
    Bwd MB2: 6, 1
    Bwd MB3: 7, 1
    Bwd MB4: 8, 1
    section GPU 3 (Stage 3)
    Fwd MB1: 2, 1
    Fwd MB2: 3, 1
    Fwd MB3: 4, 1
    Fwd MB4: 5, 1
    Bwd MB1: 4, 1
    Bwd MB2: 5, 1
    Bwd MB3: 6, 1
    Bwd MB4: 7, 1
    section GPU 4 (Stage 4)
    Fwd MB1: 3, 1
    Fwd MB2: 4, 1
    Fwd MB3: 5, 1
    Fwd MB4: 6, 1
    Bwd MB1: 3, 1
    Bwd MB2: 4, 1
    Bwd MB3: 5, 1
    Bwd MB4: 6, 1

（空白部分为“流水线气泡”）

优势：

• 大幅降低单卡显存：每个设备仅存储部分层，可训练远超单卡容量的模型。
• 通信成本较低：仅相邻阶段通信，传输内容为微批次激活值，通常少于张量并行的All-Reduce。

局限：

• 气泡导致效率损失：设备空闲时间降低整体利用率。
• 负载均衡难：很难将模型拆分为计算量完全均等的阶段，易出现瓶颈。
• 实现复杂：需精细调度微批次、数据传输和梯度同步。

PyTorch流水线并行示例（基于torch.distributed.pipeline）：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.distributed.pipeline.sync import Pipe
import torch.distributed.rpc as rpc

# 初始化RPC环境（实际需配置节点信息）
# rpc.init_rpc(name=f"worker{rank}", rank=rank, world_size=2)

# 定义模型的两个阶段（分别部署在GPU 0和GPU 1）
stage1 = nn.Sequential(
    nn.Linear(100, 200),
    nn.ReLU()
).cuda(0)

stage2 = nn.Sequential(
    nn.Linear(200, 50),
    nn.ReLU()
).cuda(1)

# 组合为完整模型
model = nn.Sequential(stage1, stage2)

# 用Pipe包装，指定微批次数量（chunks=8）
pipe_model = Pipe(model, chunks=8)

# 模拟训练（仅在主设备执行）
# inputs = torch.randn(16, 100).cuda(0)  # 总batch=16，拆分为8个micro-batch=2
# outputs = pipe_model(inputs)  # 前向传播
# outputs.sum().backward()      # 反向传播
# pipe_model.step()            # 参数更新

print("流水线并行需配置RPC环境，PyTorch Pipe自动处理跨设备通信与调度。")

4、专家并行（Expert Parallelism, EP）：MoE模型的“专属并行”

核心逻辑：专家并行是混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）的专用策略。MoE模型不激活所有参数，而是通过“路由器”（gating network）为每个输入token选择少量“专家”（通常是前馈网络）。其核心是“专家分散存储，数据按需路由”。

执行流程：

1. 专家分布式部署：将大量专家（如64个）分布到多台设备。例如8台GPU，每台承载8个专家；模型其他部分（如注意力层）在所有设备复制。
2. 路由计算：每个设备独立计算本地token应被哪些专家处理，路由器为每个token生成权重分布，选择top-k（通常k=1或2）个专家。
3. 数据路由（All-to-All）：通过All-to-All通信，将token发送到对应专家所在设备。例如GPU 0的token需GPU 3的专家处理，则将数据发送给GPU 3。
4. 专家计算：各设备用本地专家处理收到的token，得到输出结果。
5. 结果回传（All-to-All）：处理完成后，再通过All-to-All将结果传回原设备，汇总得到最终输出。

专家并行示意图：

graph TD
    subgraph "输入 & 路由"
        T1[GPU1: Tokens] --> R1{Router 1}
        T2[GPU2: Tokens] --> R2{Router 2}
        T3[GPU...: Tokens] --> R3{Router ...}
        R1 -->|决定Token去向| D1[Dispatch Info 1]
        R2 -->|决定Token去向| D2[Dispatch Info 2]
        R3 -->|决定Token去向| D3[Dispatch Info ...]
    end
    subgraph "数据交换 (All-to-All)"
        D1 & D2 & D3 -->|All-to-All| Comm[Token Shuffle]
        Comm --> GPU1_Tokens & GPU2_Tokens & GPU3_Tokens
    end
    subgraph "专家计算 & 结果返回"
        GPU1_Tokens --> E1[GPU1: Experts 1-8]
        GPU2_Tokens --> E2[GPU2: Experts 9-16]
        GPU3_Tokens --> E3[GPU...: Experts ...]
        E1 --> Res1[Results 1]
        E2 --> Res2[Results 2]
        E3 --> Res3[Results ...]
        Res1 & Res2 & Res3 -->|All-to-All (Combine)| Final[Final Outputs on original GPUs]
    end

优势：

• 模型规模爆发式扩展：仅激活部分参数，可在计算成本增加有限的情况下，将参数量提升数倍甚至数十倍（如GLaM模型用1.2万亿参数，实际激活仅1000亿）。
• 计算效率高：专家计算为本地操作，无额外通信。

局限：

• All-to-All通信瓶颈：token路由的通信量极大，设备越多，通信压力越大，易成性能瓶颈。
• 负载不均衡：路由器可能将大量token分配给少数专家，导致部分设备过载。
• 仅适用于MoE架构：是针对稀疏激活模型的专用策略。

DeepSpeed实现MoE+专家并行示例：

import torch
import torch.nn as nn
# 需安装DeepSpeed：pip install deepspeed

class Expert(nn.Module):
    """单个专家模块（前馈网络）"""
    def __init__(self, hidden_size):
        super().__init__()
        self.layer = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_size, 4*hidden_size),
            nn.GELU(),
            nn.Linear(4*hidden_size, hidden_size)
        )
    
    def forward(self, x):
        return self.layer(x)

# 配置MoE参数
num_experts = 8    # 总专家数
ep_size = 2        # 专家并行度（每2台设备共享专家）
hidden_size = 512  # 隐藏层维度

# 定义MoE模型（DeepSpeed自动处理专家分布与路由）
class MoE_Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(1000, hidden_size)
        # 初始化MoE层，指定专家、数量、并行度等
        self.moe_layer = deepspeed.moe.layer.MoE(
            hidden_size=hidden_size,
            expert=Expert(hidden_size),
            num_experts=num_experts,
            ep_size=ep_size,
            k=1  # 每个token选择1个专家
        )
        self.output_layer = nn.Linear(hidden_size, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)  # [batch, seq_len, hidden_size]
        # MoE层返回输出、负载均衡损失等
        output, aux_loss, _ = self.moe_layer(x)
        output = self.output_layer(output)
        return output, aux_loss

print("DeepSpeed通过ZeRO优化器与MoE层，自动实现专家并行与通信优化。")

5、序列并行（Sequence Parallelism, SP）：破解长序列的显存困局

核心逻辑：处理超长序列（如长文档、高分辨率图像）时，注意力机制中的(Query @ Key.T)矩阵大小与序列长度平方成正比，极易导致显存溢出。序列并行的核心是“序列维度拆分，分布式计算注意力”。

执行流程（以自注意力为例）：

1. 序列拆分：将长序列（如长度8192）按序列维度拆到多台设备。例如4台GPU，每台处理长度2048的子序列。
2. 局部计算：在LayerNorm、MLP等无需跨序列信息的层，各设备独立处理子序列（通常与张量并行结合）。
3. 分布式注意力计算：
   • 各设备用本地子序列计算局部Q_i, K_i, V_i。
   • 通过All-Gather操作，收集所有设备的K和V，拼接为完整的K和V矩阵。
   • 用本地Q_i与完整K计算注意力分数S_i = Q_i @ K.T，再与完整V计算输出O_i = S_i @ V。
   • 反向传播时，通过类似操作同步梯度。

与张量并行的区别：

• 张量并行拆分“隐藏层维度”，序列并行拆分“序列维度”。
• 张量并行优化MLP层，序列并行优化注意力层，二者常结合使用。

优势：

• 直接解决长序列显存问题：将注意力矩阵的显存占用分摊到多台设备。
• 与张量并行互补：结合后可同时优化Transformer的MLP层与注意力层。

局限：

• 通信开销大：All-Gather的通信量与序列长度、隐藏层维度、设备数量正相关。
• 实现复杂：需深度重构注意力计算逻辑，协调局部与全局信息。

序列并行概念示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.distributed as dist

# 假设已初始化分布式环境（2台GPU）
# rank = dist.get_rank()
# world_size = 2
# seq_len = 8192
# local_seq_len = seq_len // world_size  # 每台设备处理4096长度
# hidden_size = 512

class SeqParallelAttention(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # Q、K、V投影层（可与张量并行结合）
        self.q_proj = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.k_proj = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.v_proj = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
    
    def forward(self, local_x):
        # local_x: [batch, local_seq_len, hidden_size]
        
        # 计算局部Q、K、V
        local_q = self.q_proj(local_x)  # [batch, local_seq_len, hidden_size]
        local_k = self.k_proj(local_x)
        local_v = self.v_proj(local_x)
        
        # 收集所有设备的K和V，拼接为完整矩阵
        k_list = [torch.empty_like(local_k) for _ in range(world_size)]
        dist.all_gather(k_list, local_k)  # 聚集所有设备的K
        full_k = torch.cat(k_list, dim=1)  # [batch, seq_len, hidden_size]
        
        v_list = [torch.empty_like(local_v) for _ in range(world_size)]
        dist.all_gather(v_list, local_v)  # 聚集所有设备的V
        full_v = torch.cat(v_list, dim=1)  # [batch, seq_len, hidden_size]
        
        # 计算注意力
        attn_scores = torch.matmul(local_q, full_k.transpose(-1, -2))  # [batch, local_seq_len, seq_len]
        attn_probs = torch.softmax(attn_scores, dim=-1)
        local_output = torch.matmul(attn_probs, full_v)  # [batch, local_seq_len, hidden_size]
        
        return local_output

print("实际序列并行需与张量并行结合，Colossal-AI等库提供完整实现。")

6、 五种并行策略的对比与组合实践

策略对比表

策略	核心逻辑	拆分对象	解决的核心问题	通信瓶颈	实现复杂度	典型适用场景
数据并行	模型复制，数据拆分	训练数据Batch	提升小模型训练速度	梯度All-Reduce	低	小模型预训练、微调
张量并行	层内拆分，分片计算	层内权重矩阵	单层参数过大，单卡放不下	激活值All-Reduce	高	大隐藏层模型（如GPT-3）
流水线并行	层间拆分，流水执行	模型连续层	模型总层数过多，单卡放不下	阶段间激活值传输	高	深层数模型（如48层Transformer）
专家并行	专家分散，数据路由	MoE模型的专家	稀疏模型参数扩展	Token的All-to-All	极高	MoE模型（如GLaM、Switch Transformer）
序列并行	序列拆分，分布式注意力	输入序列维度	长序列注意力计算显存溢出	激活值All-Gather	极高	长文档处理（如16k+序列长度）

策略组合实践

单一策略难以应对超大规模模型，实际中常采用混合并行：

• TP + PP：最经典组合。用PP将模型按层拆分到不同节点（服务器），每个节点内用TP拆分单层到多卡。例如GPT-3用PP（8节点）+ TP（16卡/节点），支持1750亿参数训练。
• DP + TP + PP：形成“3D并行”。将TP+PP视为一个“虚拟设备”，再对其进行数据并行（复制多份处理不同数据）。适用于超大规模模型且数据量充足的场景。
• SP + TP：Transformer专属优化。SP处理注意力层的长序列，TP处理MLP层的大权重，二者互补降低显存压力。LLaMA 2长序列版本常用此组合。
• EP + 其他策略：MoE模型标配。专家并行负责分散专家，同时用TP拆分专家内部权重，用DP扩展数据吞吐量（如GLaM用EP+TP+DP）。

选择策略的通用思路

1. 先试数据并行：若模型能单卡放下，优先用DP提升效率（简单且性价比高）。
2. 模型单卡放不下时：
   • 若单层参数过大（如隐藏层10240维），加张量并行。
   • 若总层数过多（如100层以上），加流水线并行。
3. 序列长度超8k时：引入序列并行，避免注意力矩阵显存爆炸。
4. 用MoE架构时：必须结合专家并行，再搭配TP/DP优化性能。

7、结语

大模型的分布式并行技术，本质是从“数据、参数、计算流程”三个维度拆解难题：数据并行解决“数据吞吐量”，张量/流水线并行解决“模型容量”，序列并行解决“输入长度限制”，专家并行则打开“稀疏参数扩展”的新空间。

随着模型参数向万亿级、十万亿级突破，这些策略的组合将更复杂——未来可能出现“自动并行”框架（如PyTorch 2.0的编译时优化），自动根据模型与硬件特性选择最优并行策略。但在此之前，理解这些“底层积木”的原理与组合逻辑，仍是大模型工程师的核心竞争力。

希望本文能帮你理清分布式并行的脉络，在训练千亿级模型时，找到最适合的技术路径。

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