AI Agent开发第75课-数据、张量、流水线并行全解析

大模型训练的困境：GPU显存瓶颈

现代深度学习模型的规模呈指数级增长，动辄数百亿甚至上千亿参数的模型成为常态。然而，GPU显存的容量却远远赶不上模型膨胀的速度。单张H100显存不过80GB，在训练像LLaMA-7B这样相对“轻量级”的模型时，仅模型参数、梯度和优化器状态就可能超过200GB，这意味着即便是一个中小规模的模型，也难以在单张GPU上完成训练。更不用说像百亿、千亿级别的大模型，它们的训练几乎完全依赖于多GPU甚至多节点的分布式计算架构。

面对这一挑战，研究人员提出了多种并行训练策略，以充分利用硬件资源，提高训练效率。其中，最基础且最常用的策略是数据并行（Data Parallelism, DP） ，它通过将训练数据切分到多个GPU上，使每个GPU独立计算梯度，最终通过AllReduce操作同步更新模型参数。然而，数据并行的效率受限于GPU之间的通信开销，尤其在模型较大时，这种开销会变得不可忽视。

当模型太大以至于单个GPU无法承载时，仅靠数据并行远远不够，还需要引入模型并行（Model Paral