数据并行与模型并行混合训练架构设计复盘

在分布式大模型训练中，单纯的数据并行或模型并行往往难以满足性能瓶颈的突破需求。本文分享一套基于PyTorch的混合并行架构实践经验。

架构设计思路

采用流水线并行+数据并行的混合策略：

• 使用torch.distributed.pipeline_parallel.PipelineParallel进行层间并行
• 通过torch.nn.parallel.DistributedDataParallel实现数据并行

核心配置参数

# 模型并行度设置
model_parallel_size = 4
# 数据并行度设置
data_parallel_size = 8
# 总批次大小
batch_size = 64
# 梯度累积步数
gradient_accumulation_steps = 2

关键调优技巧

1. 内存优化：启用torch.utils.checkpointing来减少激活值存储
2. 通信优化：使用NCCL后端，设置NCCL_BLOCKING_WAIT=1
3. 混合精度训练：开启torch.cuda.amp.GradScaler

可复现步骤

1. 初始化分布式环境
2. 构建混合并行模型
3. 设置优化器和学习率调度器
4. 启动训练循环

此架构在LLaMA-7B模型上实现了25%的训练加速，同时保持了训练稳定性。