主要观点总结
本文主要介绍了针对大规模语言模型流水线并行训练中的负载均衡问题，提出一种基于符号抽象的全局线性规划算法，旨在同时均衡计算和内存负载，提高模型训练效率。文章详细描述了流水线并行的典型编排方式、技术背景和挑战，以及自动负载均衡算法的实现原理和应用流程。
关键观点总结
关键观点1: 流水线并行训练中的挑战和痛点
随着模型规模的增大，流水线并行训练面临内存和计算负载不均衡的问题，导致训练效率低下。手工调优需要大量时间和经验，且难以找到最优策略。
关键观点2: 基于符号代价模型和线性规划的自动负载均衡算法
通过对模型的性能和内存进行分解，构建线性规划问题，在分钟级时间内求解出最优的layer分配和重计算策略，提高模型训练效率。
关键观点3: Dryrun工具的应用
Dryrun工具能够模拟实际执行过程，提供准确的内存预估，结合自动负载均衡工具，实现单卡仿真大集群并行策略的调优，降低调优资源消耗，提升调优效率。
关键观点4: 昇思MindSpore提供的解决方案
昇思MindSpore团队提出了一种全局求解方法，通过自动生成最优的stage-layer分配和重计算策略，解决流水线并行策略配置对模型端到端性能的影响。该方案通过结合自动流水负载均衡工具和Dryrun集群内存仿真工具，实现低成本高效模型调优。
文章预览
近年来，以DeepSeek、Llama、Qwen、Mixtral为代表的新一代大模型不断突破参数规模瓶颈，推动模型体量向万亿级跃进，流水线并行(Pipeline Parallelism)已演变为大模型分布式训练的必备技术之一。 流水线并行通过将模型的不同层放置于不同的计算设备，降低单个计算设备的内存（显存，后文统一称为内存）消耗，从而实现超大规模模型训练。相较于张量并行中大量的All-Gather等通信，流水线带来的通信代价是每个stage之间的P2P通信，通信总量相对来说较小。 然而，流水线并行的特点决定了流水线的不同stage之间必然存在着依赖计算关系，这种依赖关系会产生额外等待时间（又叫做“空泡”或“bubble”），制约着模型的训练性能。为了尽量压缩bubble，提升训练性能，业界提出了如GPipe、PipeDream和Megatron-LM等当前应用广泛的几种流水线编排技术。 这些技术在 拉
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