多维并行加速训练方案
核心策略：ColossalAI提供三种互补的并行方式：
- 数据并行：Basic Configuration
DataParallel(model)适合小规模集群 - 张量并行：2.5D模式（需4的倍数GPU）可实现<90%的线性加速比
- 流水线并行：
num_stages参数应设为GPU数量/N（N=单卡可容纳的模型层数）
Advanced Tips:
- utilization
colossalai.launch_from_torch简化分布式启动 - configure
gradient_accumulation平衡通信开销 - start using
continuous_batching处理不等长输入
Best Practices:千亿参数模型推荐组合使用2D张量并行+4阶段流水线并行。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升多GPU集群上的模型训练效率？
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