分布式训练中的模型并行实现方式

在分布式训练中，模型并行是提升大规模模型训练效率的重要策略。本文将详细介绍如何在Horovod和PyTorch Distributed框架中实现模型并行。

模型并行核心思想

模型并行通过将神经网络的不同层分配到不同设备上，使得单个设备无需存储整个模型。这种方式特别适用于参数量巨大的模型，如大语言模型。

Horovod中的模型并行实现

import torch
import torch.nn as nn
import horovod.torch as hvd

class ParallelModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ParallelModel, self).__init__()
        # 将不同层分配到不同GPU
        self.layer1 = nn.Linear(1024, 512).cuda()
        self.layer2 = nn.Linear(512, 256).cuda()
        
    def forward(self, x):
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        return x

# 初始化
hvd.init()
model = ParallelModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

# 设置每个GPU的参数
for param in model.parameters():
    param.data = param.data.cuda(hvd.local_rank())

PyTorch Distributed中的模型并行

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

# 初始化分布式环境
rank = int(os.environ['RANK'])
world_size = int(os.environ['WORLD_SIZE'])

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(1024, 512)
        self.layer2 = nn.Linear(512, 256)

# 根据rank分配层到不同设备
model = Model().to(rank)
model = DDP(model, device_ids=[rank])

关键优化建议

确保各设备内存均衡分配
减少设备间通信开销
合理设置batch size以平衡训练效率
使用gradient compression技术减少通信流量

Mike842 · 2026-01-08T10:24:58

Horovod模型并行实现里，别忘了用hvd.broadcast_parameters()同步参数，否则梯度不同步会出问题。

Yvonne944 · 2026-01-08T10:24:58

PyTorch DDP + 自定义partition方案是主流，但要注意forward/backward时的device一致性，避免显存泄漏。

夏日蝉鸣 · 2026-01-08T10:24:58

实际部署中推荐使用FSDP（Fully Sharded Data Parallel）替代传统模型并行，它能自动处理跨设备通信和内存优化。

CalmData · 2026-01-08T10:24:58

模型并行训练调优关键点：合理划分层、控制通信开销、监控各GPU显存占用，别让某个节点成为瓶颈。

分布式训练中的模型并行实现方式