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数据并行VS模型并行VS混合并行

随着深度学习模型规模不断增大，从几亿参数到上百亿甚至千亿参数，单块GPU已经难以承载模型训练的显存和计算需求。为了突破显存限制、提升训练速度，同时应对分布式环境下的通信挑战，研究者提出了多种并行训练策略，包括数据并行，模型并行和混合并行，下面我们一起来看一看。 一、为什么需要并行训练 随着模型参数量的快速增长，从几亿到上百亿甚至千亿参数，大模型的训练已经远远

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