人工智能大模型技术基础系列之：模型并行与数据并行优化_全流程数据驱动模型 并行

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

1.1 模型并行（Model Parallelism）

模型并行是一种并行计算方法，它将神经网络中的各层按照一定规律分成不同组，比如不同的GPU，CPU核或者线程，然后把每个组中的神经元分布到多个设备上进行运算。其目的是提升神经网络的训练速度，并且可以有效减少内存占用，从而节省可观测的资源开销。目前，主要的深度学习框架都提供了模型并行功能。

1.2 数据并行（Data Parallelism）

数据并行也称任务并行，是指将相同的数据输入给多台计算机同时进行计算，从而达到加速计算的目的。具体来说，就是把神经网络中需要进行相似运算的数据划分为多个子集，分别输入给不同的设备进行处理，最后再将结果汇总得到完整的结果。这种方式在于并行计算的效率要高于串行计算，因为每台机器只需要处理自己需要的那部分数据，不必等待其他机器的完成，因此可以大大地提升整个计算过程的性能。

2.核心概念与联系

本文将会对模型并行与数据并行进行详细分析，主要涉及以下几个方面：

1. 并行计算基本概念
2. 模型并行与数据并行的区别
3. 分布式计算框架TensorFlow、PyTorch和PaddlePaddle的支持情况
4. Tensor-Parallel、Pipeline、ZeRO等模型并行方法的异同点及适用场景
5. Pipeline-Parallel、ZeRO-3、ZeRO-Offload等数据并行方法的异同点及适用场景