模型并行与数据并行混合训练实践

在大规模模型训练中，单纯使用数据并行或模型并行往往无法达到最优性能。本文将介绍如何结合两种并行策略，在Horovod和PyTorch Distributed环境下实现混合训练。

混合并行策略设计

模型并行适用于大模型的层内操作，而数据并行适合处理批量数据。混合策略通过将不同层分配到不同设备上进行并行计算。

PyTorch Distributed配置示例

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

class HybridModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 数据并行层
        self.data_parallel_layer = torch.nn.Linear(1024, 512)
        # 模型并行层（需手动划分）
        self.model_parallel_layer = torch.nn.Linear(512, 256)
    
    def forward(self, x):
        x = self.data_parallel_layer(x)
        # 在模型并行维度上进行分布式计算
        x = self.model_parallel_layer(x)
        return x

# 初始化分布式环境
os.environ['RANK'] = '0'
os.environ['WORLD_SIZE'] = '4'
os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'
dist.init_process_group(backend='nccl')

model = HybridModel().to(device)
# 混合并行配置
model = DDP(model, device_ids=[0])

Horovod配置示例

import horovod.torch as hvd
import torch.nn.functional as F

hvd.init()

# 设置GPU
torch.cuda.set_device(hvd.local_rank())

# 数据并行设置
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer,
                                     named_parameters=model.named_parameters())

# 模型并行设置（需手动分配层）
for param in model.parameters():
    hvd.broadcast(param.data, root_rank=0)

实践建议

根据模型结构合理划分并行维度
适当调整batch size以平衡通信开销
监控GPU内存使用情况，避免OOM
使用梯度压缩减少通信带宽压力

GentleEye · 2026-01-08T10:24:58

混合并行确实能提升大模型训练效率，但要注意通信开销。建议对模型结构做详细分析，将计算密集层分配到模型并行组，数据并行部分则保持简单聚合。

BoldLeg · 2026-01-08T10:24:58

代码中使用 DDP + 手动模型划分的方式可以实现混合并行，但需注意各设备间张量尺寸匹配问题。推荐用 torch.distributed.all_gather 确保通信一致性。

Xena885 · 2026-01-08T10:24:58

Horovod 的环形归约在小批量场景下性能优于 AllReduce，可尝试调整 hvd.broadcast_parameters() 频率来降低同步成本。

技术趋势洞察 · 2026-01-08T10:24:58

实际部署时建议使用 PyTorch 2.0 的 compile + FSDP 组合，能自动处理模型并行细节，减少手动划分出错概率。

模型并行与数据并行混合训练实践