显存：存储，GPU：计算；Pipeline Parallelism（管道并行）
目录
显存：存储，GPU：计算
流水线切分策略：（数据并并，多头并行，单头MLP切片）
存储（显存）和计算（GPU）负载不均衡的问题
1,2,3,4,5指的计算任务（数据切分）
大方块代表GPU计算
黄色代表显存
解决办法：重计算和流水线切分策略
重计算策略：
流水线切分策略：（数据并并，多头并行，单头MLP切片）
Pipeline Parallelism（管道并行）
GPipe
1F1B（One Forward One Backward）
举例说明
“Stage”和“Phase”是两个常用于描述训练不同阶段术语
Stage的含义与举例
Phase的含义与举例
举例说明
显存：存储，GPU：计算
流水线切分策略：（数据并并，多头并行，单头MLP切片）
- 显存与存储：
- 显存（Video Memory或Graphics Memory）是GPU上的专用内存，用于存储图形数据、纹理、帧缓冲区等。在图形处理和并行计算任务中，显存扮演着关键角色，因为它需要快速访问和存储大量数据。
- 当我们提到“存储”时，通常指的是计算机系统中的内存或存储设备，如RAM（随机存取存储器）、硬盘驱动器（HDD）或固态硬盘（SSD）。然而&#x
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