流水线并行举例说明；GPU 的细粒度问题

GPU 的细粒度与模型并行和流水线并行关系

使用模型并行和流水线并行之后会涉及到一个模型切分细粒度的问题，先切分多头（并行执行），每一个多头在切分不同阶段（串行执行）。这种情况下GPU的细粒度是多少

在这种模型并行和流水线并行结合且按多头和阶段切分的情况下，GPU 的细粒度会因模型结构和具体的切分策略而有所不同。

以一个具有 **8 个头**的多头注意力机制的 Transformer 层为例，假设使用 **4 个 GPU** 进行模型并行和流水线并行。

首先进行多头切分，将 **8** 个头平均分配到 **4 个** GPU 上，每个 GPU 负责 **2 个头的**计算，这就是**多头切分的粒度。**此时每个 GPU 在这一步的计算相对独立，但在后续可能需要进行一些信息汇总或交互。

然后对于每个头所对应的计算阶段（比如计算注意力权重、进行线性变换等阶段），进一步在每个 GPU 内部进行流水线切分。假设每**个头的计算分为 3 个阶段**，在每个 **GPU 上这 3 个阶段**就形成了一个小的流水线。

例如，在第一个 GPU 上，对于它负责的 2 个头，首先头 1 的第一阶段计算开始，当进行到一定程度后，头 1 的第二阶段和头 2 的第一阶段可以同时进行（利用流水线并行），依次类推。

流水线并行举例说明

假设我们有一个简单的三层神经网络模型用于图像分类，分别为卷积层（第一层）、全连接层（第二层）和输出层（第三层），并且使用两个计算单元（如 GPU）来进行流水线并行推理。

当一张图像数据进入系统进行推理时：

- 传统的非流水线并行方式下，图像数据首先进入卷积层进行特征提取，卷积层需要对整个图像进行卷积运算，假设这个过程需要 10 个时间单位完成。只有当卷积层全部计算完成后，结果才会传递给全连接层。全连接层接收到数据后，进行计算，假设需要 8 个时间单位。最后输出层再进行处理，假设需要 2 个时间单位。那么总共需要的时间就是 10 + 8 + 2 = 20 个时间单位。

- 在流水线并行方式下，当卷积层计算了一部分图像数据（比如完成了前 30%的卷积计算）后，就可以将这部分已经计算好的中间结果传递给全连接层开始处理。此时卷积层继续处理剩余的图像数据。假设卷积层完成前 30%的计算用了 3 个时间单位，全连接层处理这部分数据需要 4 个时间单位，而在这 4 个时间单位内，卷积层又完成了 40%的剩余计算。然后全连接层继续处理新传递来的中间结果，当全连接层处理完所有数据时，输出层也可以立即开始工作。这样总的推理时间就会小于 20 个时间单位，因为不同层的计算在时间上有了一定的重叠，减少了整体的等待时间，从而提高了推理速度。

GPU 的细粒度问题

在流水线并行的场景下，单个 GPU 通常不会再进行进一步的切分。

原因在于流水线并行主要是将模型的不同层或阶段分配到不同的 GPU 上，其目的是利用**多个 GPU 之间的并行性来提高整体的计算效率和减少推理时间。每个 GPU 负责处理模型的一个连续部分**，在这种情况下，单个 GPU 内部的计算是相对完整和连贯的，没有必要再进行切分。

例如，在一个包含多个卷积层和全连接层的神经网络模型中，将前几个卷积层分配到 **GPU1，中间的卷积层和部分全连接层分配到 GPU2**，最后的全连接层和输出层分配到 GPU3。每个 GPU 专注于执行其分配到的模型部分的计算，它们之间通过流水线的方式协同工作，而不是在单个 GPU 内部再进行细分操作。

但在一些特殊情况下，如果单个 **GPU 的计算资源仍然有较大的冗余，并且模型结构允许，也可以考虑采用一些技术**（如将单个层内的计算进一步并行化）来进一步挖掘单个 **GPU 的性能，但这与流水线并行的主要思路有所不同**，并且在实际应用中相对较少见。

看看单个GPU的利用率就可以了，如果这个GPU利用率很低，那么可以进行算力挖掘