ColossalAI提供了三种主要的并行训练策略，可以在不同层次上优化大规模模型的训练效率：
- data parallelism：将数据集划分为多个子集，分配到不同GPU上并行训练相同的模型。这是最常见的基本并行策略。
- tensor parallelism：对模型的参数张量进行划分，在多个GPU上进行并行计算。ColossalAI支持1D、2D、2.5D和3D等多种张量并行方案。
- parallel assembly lines：将模型分成多个阶段，每个阶段由特定的GPU执行，形成类似工厂流水线式的训练过程。
此外，ColossalAI还支持这些并行策略的组合使用，可以根据模型和硬件配置选择最优的并行方案。这种灵活性使其能够有效处理各类大规模AI模型的训练需求。
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