一文看懂AI大模型的并行训练方式（DP、PP、TP、EP）

本文介绍了AI大模型训练中常用的并行计算方式。背景方面，AI计算主要依赖并行计算来缩短训练时间，涉及多种并行策略。研究目的旨在详细解析数据并行（DP）、流水线并行（PP）、张量并行（TP）和专家并行（EP）的工作原理、优缺点及应用场景。数据并行将数据分发给多个GPU同步处理，但存在显存和通信开销问题；流水线并行将模型层分配到不同GPU顺序处理，可能产生资源浪费；张量并行在层内横向切分张量以减少内存占用；专家并行适用于MoE模型，通过路由分配计算负载。结论指出，实际训练常采用混合并行（如3D并行）结合多种策略，以优化效率和资源利用，并强调算力集群设计需适配并行方式的通信特点，提升整体性能。