深度学习自动并行技术：突破计算瓶颈的智能调度艺术
> 当32K token的长文本推理显存占用从256GB降至80GB，训练吞吐量提升79.2%——这一切源于自动并行技术对计算资源的“芭蕾式调度”。
在大模型时代，**单卡训练百亿参数模型已成为不可能的任务**。传统手工并行需要开发者精细切分模型、管理数据流，其复杂程度不亚于设计分布式系统。而自动并行技术通过**智能策略搜索、运行时依赖分析、异构设备协同**三大核心机制，让开发者只需关注模型设计，将繁重的并行化工作交给框架完成。
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### 一、自动并行的技术演进：从基础并行到智能融合
#### 1.1 并行计算的基本范式
```python
# 传统手工并行示例 (PyTorch DDP)
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
# 初始化进程组
dist.init_process_group("nccl")
model = MyModel().cuda()
# 封装为DDP模型（数据并行）
ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) # 每个GPU运行相同模型副本
```
这种模式需手动切分数据，且**无法应对模型超出单卡显存的情况**。
#### 1.2 混合并行的崛起
现代框架通过组合多种并行策略突破限制：
- **数据并行(DP)**：复制模型，拆分数据
- **张量模型并行(TP)**：层内切分参数（如按行切分矩阵乘）
- **流水线并行(PP)