1. 引言

训练大型语言模型 (LLM) 需要巨大的计算资源和内存。为了高效地训练这些模型，我们需要采用各种并行策略，将计算和数据分布到多个 GPU 或设备上。Llama 作为当前最流行的开源大模型之一，其训练代码中采用了多种并行技术。本文将深入 Llama 的训练代码，分析其并行训练方案，主要关注参数并行和部分结构参数共享。

2. 并行训练策略概述

常见的并行训练策略包括：

• 数据并行 (Data Parallelism, DP)：将数据分成多个 batch，每个 GPU 处理一个 batch，所有 GPU 使用相同的模型副本。
• 模型并行 (Model Parallelism, MP)：将模型分成多个部分，每个 GPU 负责模型的一部分。
• 流水线并行 (Pipeline Parallelism, PP)：将模型的不同层分配到不同的 GPU 上，形成一个流水线。
• 张量并行 (Tensor Parallelism, TP)：将模型的张量 (例如，权重矩阵) 分片到多个 GPU 上。
• 序列并行 (Sequence Parallelism, S