张量并行中的通信量优化：Sequence Parallelism与LayerNorm的拆分策略 大家好！今天我们来深入探讨张量并行（Tensor Parallelism，TP）中一个重要的通信量优化策略，特别是在处理序列数据时如何通过 Sequence Parallelism (SP) 以及 LayerNorm 的拆分来减少冗余通信。 张量并行是大型模型训练中常用的并行策略之一，其核心思想是将模型中的张量（例如权重矩阵）分割到多个设备上，每个设备只负责计算张量的一部分。这样可以显著降低单个设备的内存需求，从而允许我们训练更大的模型。然而，张量并行引入了一个新的挑战，即设备之间的通信开销。模型的前向和反向传播过程中，需要在不同的设备之间交换数据，这些数据传输会占用大量的带宽，影响训练效率。 Sequence Parallelism 是一种专门针对序列数据（例如文本）设计的张量并行策略。它将输入序列分割到多个设备上，每个设备只处理序列的一部分。这种方法在处理长序列时尤其有效，因为它可以显著降低单个设备的内存需求。但是，直接应用 Sequence Parallelism 会引入额外的通信开销 …
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