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Pipeline Parallelism中的1F1B与Interleaved 1F1B调度：流水线气泡的数学分析 大家好，今天我们来深入探讨Pipeline Parallelism中两种重要的调度策略：1F1B (One Forward, One Backward) 和 Interleaved 1F1B，并对它们产生的流水线气泡进行数学分析。Pipeline Parallelism是一种将深度学习模型分割成多个阶段（Stage），并在多个设备（例如GPU）上并行执行的并行化技术。通过将一个mini-batch数据分割成更小的micro-batches，每个设备负责流水线中的一个阶段，从而实现并行计算。然而，由于数据依赖性和流水线启动/结束阶段的空闲，不可避免地会产生流水线气泡，降低整体效率。理解和最小化这些气泡对于最大化Pipeline Parallelism的性能至关重要。 1. Pipeline Parallelism基础 在深入1F1B和Interleaved 1F1B之前，我们先简单回顾一下Pipeline Parallelism的基本概念。 Stage: 模型的一部分，通常包 …

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好的，以下是一篇关于流水线并行中的气泡问题，以及1F1B调度策略与交错式流水线优化的技术文章，以讲座模式呈现。 流水线并行中的气泡问题：1F1B调度策略与交错式流水线优化 大家好，今天我们来探讨流水线并行中的一个核心问题：气泡（Bubble）。以及如何通过1F1B调度策略和交错式流水线来优化性能。 什么是流水线并行？ 在深入气泡问题之前，我们需要了解什么是流水线并行。想象一个汽车生产线，不同的工位负责不同的任务（例如，安装发动机、喷漆、安装轮胎）。每辆汽车依次通过每个工位，每个工位同时处理不同的汽车。这就是流水线并行的基本思想。 在机器学习中，我们可以将一个模型训练过程分解为多个阶段（例如，数据加载、前向传播、梯度计算、反向传播、参数更新），每个阶段运行在不同的设备（例如，不同的GPU）上。数据在这些设备之间流动，形成一个流水线。 流水线并行的优势 流水线并行可以显著提高模型的吞吐量。如果每个阶段的耗时相同，那么总的训练时间将接近于最慢阶段的耗时。这比将所有阶段放在单个设备上顺序执行要快得多。 气泡的出现与影响 然而，流水线并行并非完美无缺。一个主要的问题就是“气泡”。气泡是指流水线中 …

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