（10-2）大模型优化算法和技术：模型并行和数据并行

10.3  模型并行和数据并行

模型并行（Model Parallelism）和数据并行（Data Parallelism）是在训练大型深度学习模型时常用的两种并行计算策略。它们旨在通过分布式计算，加速训练过程并处理大量数据和复杂模型。

10.3.1  模型并行和数据并行的基本概念

模型并行和数据并行是处理大型深度学习模型训练中的两种重要策略，它们可以单独使用，也可以结合起来以更好地利用分布式计算资源，提高训练效率并降低训练时间。选择哪种策略取决于模型的大小、数据量、计算资源和硬件配置等因素。

1. 模型并行（Model Parallelism）

在模型并行中，一个大型的神经网络模型被分割成多个部分，每个部分在不同的设备（如不同的GPU或服务器）上运行。每个设备负责计算模型的一部分，并将其结