异构集群训练：在H100与A100混合集群中平衡计算负载的流水线并行策略 大家好，今天我们来聊聊一个在高性能计算领域日益重要的课题：如何在异构集群，特别是H100和A100混合的集群上，利用流水线并行策略来平衡计算负载，从而最大化训练效率。 异构集群的挑战与机遇 随着深度学习模型规模的不断增大，单节点的计算能力已经无法满足训练需求。因此，利用多节点集群进行分布式训练成为主流。然而，现实环境中，我们常常面临着异构集群的场景，即集群中存在不同型号、不同计算能力的GPU。例如，一个集群可能同时包含NVIDIA的H100和A100 GPU。 这种异构性带来了新的挑战： 计算能力差异： H100的计算能力远高于A100，如果简单地将模型均匀划分到所有GPU上，会导致A100成为瓶颈，H100的计算资源无法充分利用。 通信开销： 在分布式训练中，节点间的通信是不可避免的。当节点计算能力不匹配时，快的节点需要等待慢的节点完成计算，从而增加了通信的相对开销。 负载不均衡： 模型的不同层可能具有不同的计算复杂度。如果简单地将模型层按顺序划分到不同GPU上，容易导致某些GPU负载过重，而另一些GPU负载过 …