DistBelief、Mesh - Tensorflow、Megatron - LM

DistBelief、Mesh - Tensorflow、Megatron - LM 均是在深度学习模型并行训练领域发挥重要作用的框架或技术：

• DistBelief：是早期支持模型并行的深度神经网络框架之一，采用参数服务器架构实现计算节点之间的输出同步。在深度神经网络计算图中，每个张量要么被复制，要么在不同节点之间进行分区。它为模型并行训练提供了一种基础的实现方式，使得在分布式环境下能够对模型进行有效的拆分和协同训练。例如，在一些早期的大规模深度学习模型训练中，当面临模型参数过多无法在单个设备上处理时，DistBelief 可以通过其参数服务器架构将模型参数合理分配到多个计算节点，实现模型并行计算，从而缓解单个设备的内存压力，促进训练的顺利进行。

• Mesh - Tensorflow：作为 Tensorflow 框架的语法扩展，旨在支持通用的分布式张量计算。它可通过简单的 Tensorflow 上层接口支持任意维度的张量划分，为深度学习模型的分布式训练提供了更灵活的张量操作和并行计算能力。比如在处理复杂结构的深度学习模型时