算力共享：混合并行策略

混合并行策略是在深度学习模型训练过程中，综合运用多种并行技术来加速训练过程的方法。以下是常见的并行技术以及混合并行策略的举例：

一、常见并行技术

1. 数据并行（Data Parallelism）
   • 原理：将训练数据划分成多个子集，分配到多个计算设备（如GPU）上。每个设备都有完整的模型副本，对不同的数据子集进行训练，然后在每个训练步骤结束时，将各个设备上计算得到的梯度进行聚合，更新模型参数。
   • 举例：假设有1000个训练样本和4个GPU。将1000个样本平均分成4份，每份250个样本，分别送到4个GPU上进行训练。每个GPU独立计算损失和梯度，然后通过AllReduce等操作将梯度汇总平均，更新模型。
2. 模型并行（Model Parallelism）
   模型并行中的多头切分
   多头注意力机制与模型并行
   在基于 Transformer 架构的大型语言模型（LLM）中，多头