数千张 GPU 如何协同训一个模型：5D 并行拆解
jbhuang0604 · x · 2026-10-26
ICML 2025 最佳论文荣誉奖得主贾皓钧（jbhuang0604）发布讲解长文：训练大模型时，单靠数据并行（Data Parallelism）远不足以让数千张 GPU 高效协同，必须沿多个维度切分工作负载。
他系统讲解了 5 种并行方式的原理与协作机制：
- 数据并行（Data）：各卡持有完整模型副本，分批处理不同数据
- 张量并行（Tensor）：把单个层内的权重矩阵切到多卡
- 上下文并行（Context）：沿序列长度维度切分长序列计算
- 流水线并行（Pipeline）：不同卡负责不同层，形成计算流水线
- 专家并行（Experts）：MoE 架构下把不同专家分布到不同设备
视频讲解详见原链接。
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