图解大模型训练之：流水线并行，以GPipe为例（流水线设计原理图）

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原标题：图解大模型训练之：流水线

并行，以GPipe为例

关键字：模型,流水线,表示,大小,复杂度

文章来源：智猩猩GenAI

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内容摘要：

回顾ChatGPT

的发展历程，我们可以总结出大语言模型（LLM）取得惊艳效果的要点（重要性从高到低排序）：

愿意烧钱，且接受“烧钱 != 好模型”的现实

高质量的训练语料

高效的分布式训练框架和充沛优质的硬件资源

算法的迭代创新

在大模型训练这个系列里，我们将一起探索学习几种经典的分布式并行范式，包括流水线并行（Pipeline Parallelism），数据并行(Data Parallelism)和张量并行（Tensor Parallesim）。微软开源的分布式训练框架FastSpeed，融合了这三种并行范式，开发出3D并行的框架，实现了千亿级别模型参数的训练。

本篇文章将探索流水线并行，经典的流水线并行范式有Google推出的Gpipe，和微软推出的PipeDream。两者的推出时间都在2019年左右，大体设计框架一致。主要差别为：在梯度更新上，Gpipe是同步的，PipeDream是异步的。异步方法更进一步降低了GPU的空转时间比。虽然PipeDream设计更精妙些，但是Gpipe因为其“够用”和浅显易懂，更受大众欢迎（torch的PP接口就基于Gpipe）。因此本文以Gpipe

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