AI大模型并行训练全解析：DP、PP、TP、EP核心技术指南
大家都知道，AI 计算（尤其是模型训练和推理），主要以并行计算为主。AI 计算中涉及到的很多具体算法（例如矩阵相乘、卷积、循环层、梯度运算等），都需要基于成千上万的 GPU，以并行任务的方式去完成。
提到AI计算时，大家都知道，尤其在模型训练和推理过程中，并行计算是其核心运作方式。
AI计算中涉及的诸多算法，从矩阵乘法、卷积运算到循环层、梯度计算等，通常都要用成千上万的GPU以并行方式进行，才能有效压缩整体的计算时间。
要搭建并行计算框架，一般离不开以下几种常见的并行策略：
Data Parallelism，数据并行
Pipeline Parallelism，流水线并行
Tensor Parallelism，张量并行
Expert Parallelism，专家并行
接下来，我们将逐一解析这些并行计算方法的基本原理。
▉ DP（数据并行）
我们先从DP，也就是数据并行（Data Parallelism）开始介绍。
在AI训练中所采用的并行方式，总的来说分为数据并行和模型并行两大类。刚才提到的PP（流水线并行）、TP（张量并行）与EP（专家并行），都属于模型并行的范畴，稍后会再做详细说明。
在深入了解之前，我们需要先大致把握神经网络训练的基本流程。简单来说，它包括以下几个主要步骤：
1、前向传播：输入一批训练数据，通过神经网络计算得到预测结果。
2、计算损失：利用损失函数比较预测结果与真实标签之间的误差。
3、反向传播：将损失值从输出层向输入层反向传递，计算网络中每个参数的梯度。
4、梯度更新：优化器根据计算出的梯度调整所有权重和偏置参数，实现模型的逐步优化。
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