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内容总结自：bilibili zomi 视频大模型流水线并行 

注：这里PipeDream 1F1B对应时PP，Interleaved 1F1B对应的是VPP

1、朴素流水线并行

备注：

（1）红色三个圈都为空泡时间，GPU没有做任何计算

（2）共有4张卡，大batch size下，F0为第1次前向，依次流水线执行。所有stage完成后，再执行第1次反向B0。

（3）所有stage反向传播完计算好梯度后，所有stage同时更新参数

GPU利用率非常低。

2、Gpipe 流水线并行

解决办法：

（1）将大的batch size拆分为多个小的micro batch size，如数据1计算完了后，直接进入下一个stage device2计算，无需等待数据8执行完。

空泡率：

（1）micro  batch_size越高，空泡率越低

（2）m个micro-batch前向结束时，内存达到峰值，不断增加m可能导致内存不够。解决办法为重计算，即部分层不存储中间结果，在计算梯度时再重新计算中间结果。

（3）MFU 模型利用率提高

3、1F1B PP（非交错式）

备注：

（1）在最后一个stage，即NPU4上可以看到，1次前向1次反向，交替进行，因此叫做1F1B。这个NPU上只保存了1份激活值，即前向中间结果，及时反向后释放。而NPU1最多有4份

4、1F1B interleaving VPP（交错式）

要持续降低bubble占比，有上图两种方式，第二种方式为将每张卡上搞多个stage。

（1）如NPU1负责第1层和第5层。按照原来的1F1B的方法，若有4张卡，分4个stage，则每张卡负责连续的2层，如NPU1负责1-2层，当数据1过来，需要在NPU1上经过2层计算后才到第二张卡。反而通过本方案，数据1过来后，只要经过1层计算，马上到第二张卡，第二张卡及以后的等待时间变短了。这时第一张卡可以做数据2的计算。

完整的图如下：

（1）这里横坐标为时间线，如第1时刻，只有NPU1在做数据1的计算，第4时刻NPU1在做数据4计算，NPU4在做数据1的计算。

（2）第5时刻，NPU4已经完成数据1的计算了，按照上一张图的说法，意味着数据1已经完成了第4层的计算，这时候可以回到第一张卡做数据1的第5层前向计算了。这时NPU2还在做数据4的第一层前向计算。其他的可以见图所示。

（3）第9时刻，数据1已经完成完整的8层前向计算，在NPU4上可以做反向传播，执行1F1B了。其他的类似。

空泡率：

5、其他的流水线并行 

6、分布式PP实现方案

是所有并行中最难的，分为以下两种实现方式：

7、PP 代码实现

（1）模型实例化构建

（2）每个NPU只构建对应offset的layers

• 每个rank的层数为：总层数//pp数，若只有一层，如何分配？
• embedding和output layer如何分配到第一个NPU和最后一个NPU的，代码在哪里？

（3）确定执行交错式或非交错式的前向反向函数

 

这里面num_microbatches_remaining为对应rank还有多少个micro batchs没有执行完。

（3）3个步骤，接收、前向计算、发送

（4）反向传播

 

NPU0和NPU1在不断通讯，NPU1完成B1反向传播时，会将结果发给NPU0，同时等待数据2前向计算的结果。