流水并行
流水并行（Pipeline Parallelism）是一种常见的 AI 模型训练方式，它是一种并行计算方法，可以将大型的深度神经网络（DNN）拆分成多个较小的子网络，然后将每个子网络放在不同的设备上进行计算。每个子网络只处理一部分输入数据，并将它们的输出传递给下一个子网络，最终得到整个模型的输出。
详细介绍
- 模型拆分
在流水并行中，模型被拆分成多个子模型，每个子模型只包含原始模型的一部分。这些子模型通常是根据模型的层次结构来划分的，因为每个层可以独立地处理数据。
- 设备分配
在流水并行中，每个子模型通常分配给不同的设备进行计算。这些设备可以是不同的 CPU、GPU 或其他加速器，这样每个设备可以专注于处理自己的子模型。
- 数据流
每个子模型只处理输入数据的一部分，并将处理后的输出传递给下一个子模型。这种数据流的方式可以提高模型的计算速度，因为每个设备都只需要处理部分数据。
- 并行训练
在流水并行中，每个设备都可以独立地进行训练，并且在模型的不同部分上进行计算。这种并行训练的方式可以加速模型的训练速度，因为多个设备可以同时处理模型的不同部分。
- 同步更新
在流水并行中，每个子模型的训练过程是独立的，但是每个子模型的输出必须同步更新到整个模型中。这通常需要一些特殊的同步机制，例如参数服务器或同步更新算法。
总的来说，流水并行是一种高效的 AI 模型训练方式，可以将大型的深度神经网络分解成多个子模型，然后并行计算，以加快整个模型的训练速度。但是，在实现流水并行时需要考虑到一些复杂的同步问题，因此需要仔细设计和实现。
