近年来，深度学习被广泛应用到各个领域，包括计算机视觉、语言理解、语音识别、广告推荐等。在这些不同的领域中，一个共同的特点就是模型规模越来越大，比如 GPT-3 模型的参数量达到1750亿。即使用1024张 80 GB 的 A100，那么完整训练 GPT-3 的时长都需要1个月。
模型规模的扩大，对硬件（算力、内存）的发展提出要求。然而，因为内存墙的存在，单一设备的算力及容量，受限于物理定律，持续提高芯片的集成越来越困难，难以跟上模型扩大的需求。
为了解决算力增速不足的问题，人们考虑用多节点集群进行分布式训练，以提升算力，分布式训练势在必行。
简单的机器堆叠并不一定会带来算力的增长。因为神经网络的训练并不是单纯的“把原来一个设备做的事情，现在分给多个设备各自做”，它不仅需要多个设备进行计算，还涉及到设备之间的数据传输，只有协调好集群中的计算与通信，才能做高效的分布式训练。
我们将以矩阵乘法的例子，解释数据并行、模型并行的区别。
先了解以下逻辑上的矩阵乘法例子：
假设神经网络中某一层是做矩阵乘法，其中的输入
示意图如下：
单机单卡的训练中，以上矩阵乘法，先计算得到
分布式训练中，依据是切分
数据并行，就是将数据
如下图所示，
这样，在两台设备上，分别得到的输出，都只是逻辑上输出的一半（形状为
注意，因为数据被分发到了2个设备上，因此反向传播过程，各自设备上得到的
因此，数据并行策略下，在反向传播过程中，需要对各个设备上的梯度进行AllReduce，以确保各个设备上的模型始终保持一致。 当数据集较大，模型较小时，由于反向过程中为同步梯度产生的通信代价较小，此时选择数据并行一般比较有优势，常见的视觉分类模型，如 ResNet50，比较适合采用数据并行。
当神经网络非常巨大，数据并行同步梯度的代价就会很大，甚至网络可能巨大到无法存放到单一计算设备中，这时候，可以采用模型并行策略解决问题。
所谓的模型并行，就是每个设备上的数据是完整的、一致的，而模型$w$被切分到了各个设备上，每个设备只拥有模型的一部分，所有计算设备上的模型拼在一起，才是完整的模型。
如下图所示，
模型并行的好处是，省去了多个设备之间的梯度 AllReduce；但是，由于每个设备都需要完整的数据输入，因此，数据会在多个设备之间进行广播，产生通信代价（这里指数据不会复制多份而是通过广播来传递输入数据）。比如，上图中的最终得到的
当神经网络过于巨大，无法在一个设备上存放时，除了上述的模型并行的策略外，还可以选择流水并行。 流水并行指将网络切为多个阶段，并分发到不同的计算设备上，各个计算设备之间以“接力”的方式完成训练。 如下图，展示了一个逻辑上的4层网络（T1至T4)是如何做流水并行的。 4层网络被切分到2个计算设备上，其中GPU0上进行T1与T2的运算，GPU1上进行T3与T4的计算。 GPU0上完成前两层的计算后，它的输出被当作GPU1的输入，继续进行后两层的计算。
网络的训练中，也可以将多种并行策略混用，以 GPT-3 为例，以下是它训练时的设备并行方案： 它首先被分为 64 个阶段，进行流水并行。每个阶段都运行在 6 台 DGX-A100 主机上。在6台主机之间，进行的是数据并行训练；每台主机有 8 张 GPU 显卡，同一台机器上的8张 GPU 显卡之间是进行模型并行训练。
并行策略的选择影响着训练效率，框架对并行训练的接口支持程度，决定了算法工程师的开发效率。