Execution Context
模型并行训练是一种计算密集型操作，它将神经网络的层或参数划分为多个部分，并分布到多个GPU上。这种架构允许机器学习工程师训练超出单个硬件设备内存限制的模型。通过协调设备之间的数据传输和梯度同步，该功能确保了深度学习过程中的高吞吐量和高效收敛，直接影响生产环境中的模型准确性和训练速度。
该过程首先通过将模型架构划分为可管理的片段，以确保每个片段都能适应单个GPU的内存限制。
数据随后被分片到各个设备上，每个GPU在正向传播过程中处理输入张量的不同子集。
梯度同步协议确保在开始下一轮迭代之前，共享模型权重能够得到一致的更新。
Operating Checklist
为每个GPU节点初始化分布式环境，并设置其 rank 和 world size 标识。
根据指定的并行策略，对模型参数或层进行分区。
使用张量切片算法，将输入数据批次分发到各个设备上。
执行带有全量约减操作的同步前向和反向传播，用于权重更新。
Integration Surfaces
硬件配置
配置支持 NVLink 或 InfiniBand 等兼容通信互连技术的多 GPU 集群。
分布式框架选择
部署诸如 PyTorch Distributed 或 DeepSpeed 等框架，以管理并行计算逻辑。
性能监控
实时跟踪GPU利用率、内存带宽以及梯度同步延迟。
