如何学习大模型流水线并行

大模型分布式训练采用流水线并行（Pipeline Parallelism）能显著突破单卡显存瓶颈，通过时间重叠与空间切分结合，在保持线性加速比的同时降低通信开销，是当前训练万亿参数模型的核心技术路径，随着大语言模型参数量向千亿乃至万亿级迈进，单张GPU的显存容量已成为制约模型训练的首要障碍，传统的张量并行虽然能……