从零构建大语言模型全栈开发指南：第三部分：训练与优化技术-3.2.1模型并行与数据并行策略（ZeRO优化器与混合精度训练）
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文章大纲
- 3.2.1 模型并行与数据并行策略（`ZeRO`优化器与混合精度训练）
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- 1. 分布式训练核心策略对比
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- 1.1 数据并行（`Data Parallelism`）
- 1.2 模型并行（`Model Parallelism`）
- 2. 混合并行策略与ZeRO优化器
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- 2.1 ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）原理
- 2.2 ZeRO-3实现架构
- 3. 混合精度训练优化
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- 3.1 `FP16/BF16`精度对比
- 3.2 混合精度实现流程
- 4. 通信优化技术
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- 4.1 通信原语优化
- 4.2 3D并行策略
- 5. 工程实践与性能调优
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- 5.1 `DeepSpeed`配置示例
- 5.2 性能调优检查表
- 6. 典型案例分析
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- 6.1 `GPT-3 175B`训练配置
- 6.2 千卡集群训练优化成果
- 总结：分布式训练的黄金法则
3.2.1 模型并行与数据并行策略（ZeRO优化器与混合精度训练）
1. 分布式训练核心策略对比
1.1 数据并行（Data Parallelism）
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实现原理：
- 每个GPU持有完整模型副本
- 批量数据分片到不同设备
- 通过AllReduce同步梯度
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数学表达：
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表1：数据并行性能分析（8×A100 GPU）
模型规模单卡Batch Size 吞吐量（samples/s）显存
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