在分布式大模型训练中，数据并行（Data Parallelism）与模型并行（Model Parallelism）的选择往往直接影响训练效率和资源利用率。经验表明，在16GB显存的A100上训练7B参数模型时，我们通过以下步骤进行权衡：
1. 初始评估：使用torch.distributed.launch启动训练，观察各GPU内存占用与训练速度。若单卡内存不足，优先考虑模型并行。
2. 实际测试：以LLaMA-7B为例，对比两种策略：
# 数据并行配置
os.environ['WORLD_SIZE'] = '8'
os.environ['RANK'] = '0'
model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[0])
# 模型并行配置
from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP
model = FSDP(model, sharding_strategy='FULL_SHARD')
3. 性能调优：当数据并行出现显存瓶颈时，采用模型并行结合梯度累积策略。通过torch.cuda.empty_cache()与动态batch size调节，稳定训练。最终在8卡环境下，模型并行可将有效batch size提升至原来的1.5倍。
4. 关键结论：当单卡显存<12GB时，优先选择模型并行；当显存充足且数据量大时，数据并行更优。建议在训练前进行小规模测试，预估资源需求。
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