模型并行与流水线并行结合实践案例

在分布式大模型训练中，模型并行与流水线并行的结合使用已成为提升训练效率的关键策略。本文基于PyTorch Lightning和FSDP框架，分享一个实际优化案例。

问题背景：在训练7B参数模型时，单机多卡训练出现显存瓶颈，通过将模型并行与流水线并行结合，实现性能提升40%。

核心思路：

1. 使用FSDP的auto_wrap_policy进行模型并行划分
2. 配合PipelineParallel实现流水线调度
3. 通过torch.distributed.pipeline设置合适的阶段数

可复现步骤：

import torch
from torch.distributed.fsdp import FSDP, ShardingStrategy
from torch.distributed.pipeline.sync import Pipe

# 定义模型结构
model = MyLargeModel()

# 设置FSDP并行策略
fsdp_model = FSDP(
    model,
    sharding_strategy=ShardingStrategy.FULL_SHARD,
    auto_wrap_policy=lambda module, recurse: len(list(module.children())) > 10
)

# 构建流水线模型
pipeline_model = Pipe(
    fsdp_model,
    balance=[len(model.layers) // 4] * 4,
    chunks=8,
    checkpoint='except_last'
)

# 训练循环
for batch in dataloader:
    output = pipeline_model(batch)
    loss = compute_loss(output, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

关键参数调优：

• chunks设置为8，平衡了内存与通信开销
• balance分配确保各阶段计算负载均衡
• 适当增加gradient_checkpointing减少显存占用

此方案已在多个7B+模型训练中验证有效，建议根据实际硬件配置调整并行度。