本章将深入探讨并行策略在分布式训练中的基础原理和高级技术。首先，介绍数据并行和张量并行的基本原理，以实现在分布式环境中处理大规模数据和张量数据。接着，深入研究高级并行策略，包括序列并行和混合并行，用于子模型拆分、并行计算和提升分布式训练效果。最后，提供实战分布式训练的案例，包括应用模型并行策略的实际案例和结合多种并行策略的训练实践。通过本章的学习，读者可以掌握上千台机器共同协作的分布式训练技术，为构建高效的分布式训练系统提供实用指南。 YmVAyTqM+PIB+H5wIuttJODyeWbBz3bO7oS7Fy6mAllhUBennHtVsV3k62RGIK/u
