6D 网格并行可视化：深度学习训练的复杂性

本文深入探讨了深度学习模型训练中六维网格并行的复杂性。作者通过一系列视觉化图表，详细解释了数据并行、全分片数据并行、张量并行、上下文并行、专家并行和流水线并行等不同并行策略在模型正向/反向传播过程中的通信机制。文章以一个简单的注意力层模型为例，逐步展示了不同并行方法的实现细节，并阐述了它们之间的相互作用和潜在的挑战，例如流水线并行与全分片数据并行之间的冲突。文章最后还讨论了网格排序和不同并行策略的组合方式，以及在实际应用中需要注意的问题。