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【分布式训练技术分享五】聊聊 Zero Bubble Pipeline Parallelism
流水线并行是大规模分布式训练的关键组成部分之一，但其设备使用率相比数据并行和 Tensor 并行存在一定差距，不可避免会有一些 bubble 即空闲时间出现在调度时序里。
【大模型面试每日一题】Day 15：流水线并行的Bubble问题 . . .
流水线气泡是阶段负载不均、通信延迟、初始化终止阶段共同作用的结果，通过微批次扩展、1F1B调度、通信重叠等技术可将设备利用率从50%提升至90%+，其本质是通过时空资源置换与动态调度优化实现计算效率的突破。
零气泡流水线并行 - Colossal-AI
零气泡（V Schedule）：与早期工作中的1F1B方案相比，零气泡流水线并行将B分成两个阶段（也称为激活梯度和权重梯度），形如1F1B1W这样的方案可以进一步减少气泡。
GPipe：大规模模型训练的高效流水线并行框架详解
为解决这一挑战，Google于2019年提出了 GPipe ——一种基于流水线并行（Pipeline Parallelism）的分布式训练方法。 GPipe通过将模型按层切分到多个加速器上，并结合微批次（micro-batching）技术，显著提升了大规模神经网络的训练效率和可扩展性。
AI Infra论文阅读之将流水线并行气泡几乎降到零（附基于 . . .
重点就是说目前1F1B仍然存在流水线气泡的问题，然后作者发现过以更细的粒度表示和调度计算图，可以进一步优化Pipline并行中的气泡。
AI Infra论文阅读之将流水线并行气泡几乎降到零（附基于 . . .
本文提出了一种新的流水线调度算法，通过分离反向传播中的激活梯度和参数梯度，实现了流水线并行训练中的零气泡。该算法能根据模型配置和内存限制自动找到最佳调度，实验显示其在内存限制下吞吐量比1F1B高15%，放宽时可达30%。
Pipeline并行bubble优化-进阶调优-大模型算法优化-性能调优 . . .
将流水线并行的过程数学建模成整数规划问题，根据profiling得到的通信和计算时间，最小化端到端耗时，求解整数规划问题以得到mbs的最优配置，在保持micro-batch数量和global batch size
zero-bubble-pipeline-parallelism - 流水线并行算法创新实现 . . .
该项目开发了两种新型流水线并行算法：零气泡和可控内存流水线并行。零气泡算法几乎消除了流水线并行的气泡，保持同步语义；可控内存算法显著降低激活内存使用，同时维持或提高吞吐量。