DualPipe

DualPipe 总结性介绍

DualPipe 是 DeepSeek-V3 技术报告中提出的一种创新的双向流水线并行算法。 它的核心优势在于：

• 全重叠正反向计算和通信阶段： 极大地减少了传统流水线并行中的空闲等待时间（pipeline bubbles）。
• 减少流水线气泡(pipeline bubbles): 通过更高效的调度，进一步提高了整体的计算效率。

总而言之，DualPipe旨在通过双向调度和正反向计算通信的重叠来提升大规模模型训练中的并行效率。

DualPipe 使用场景

DualPipe 适用于以下场景：

• 大规模模型训练： 当模型规模巨大，需要进行流水线并行时，DualPipe 可以显著提高训练速度和效率。
• 对计算效率有较高要求的场景： 通过减少pipeline bubbles和充分利用计算资源，能够缩短训练时间，降低成本。
• 硬件资源充足的环境： 因为DualPipe 需要一定的额外内存来存储正反向计算的状态（参数需要两份），所以更适合在硬件资源相对充足的环境中使用。

使用 DualPipe 时，需要根据模型的具体结构和计算特点，实现自定义的 overlapped_forward_backward 方法。 简单来说，你需要在你的模型中，设计并实现一个能够让正向计算和反向计算互相重叠执行的部分。这部分是使用 DualPipe 的关键和难点，需要针对具体的模型架构进行优化。