我们考虑一个典型的Transformer模型结构，在多层堆叠中，其中包含Attention层和MoE层（FeedForward层被替换为MoE层）。在模型最后是LM Head（语言模型头），通常是一个全连接层，将隐层向量映射到词表大小的输出。
在您描述的配置中，MoE层采用allgatherEP模式，其输出通过Reduce-Scatter操作得到分片输出（每个TP组内，每张卡持有部分隐层维度）。而下一步的LM Head需要完整的隐层向量作为输入。因此，在LM Head之前需要将分片的数据通过All-Gather操作聚合为完整向量。
具体流程如下：
MoE层输出（Reduce-Scatter之后）：每张卡持有分片数据，形状为 [batch_size, seq_len, hidden_size/TP_size]
例如：TP=4，hidden_size=6144，则每张卡持有 [batch_size, 16000, 1536]
为了进行LM Head计算（需要完整的隐层向量），在TP组内执行All-Gather操作：
将其他3张卡上的分片数据收集过来，每张卡都得到完整的隐层向量 [batch_size, 16000, 6144]
LM Head计算：
此时每张卡都拥有完整的输出向量，可以独立计算LM Head（一个线性层，权重形状为 [vocab_size, hidden_size]）。
但是，由于LM Head的计算量可能很大（特别是词表很大时），通常也会采用张量并行（TP）来切分这个线性层。
LM Head的TP切分：
将LM Head的权重矩阵按列切分（即hidden维度切分），每张卡持有一部分权重：[vocab_size, hidden_size/TP_size]。
这样，每张卡只需要计算自己的部分：logits_local = input_full @ weight_local.T，输出形状为 [batch_size, seq_len, vocab_size/TP_size]
然后，通过All-Gather（在vocab维度）将logits聚合为完整的词表大小（也可以使用Reduce-Scatter，但一般为了后续的损失计算，需要每张卡都有完整的logits，所以用All-Gather）：
每张卡收集其他卡计算的logits分片，得到完整的logits：[batch_size, seq_len, vocab_size]
但是，这里有一个效率问题：在LM Head之前做了All-Gather得到完整隐层，而后面又进行了两次通信（第一次是矩阵乘后的All-Gather，第二次是为了得到完整logits）。实际上，我们可以通过Gather操作合并来优化。
另一种常见的做法（如Megatron-LM的做法）是：避免在LM Head之前做All-Gather，而是直接利用分片的隐层和分片的权重计算，然后再进行All-Gather（在词表维度聚合）。这样就只需要一次All-Gather通信。
步骤：
MoE层输出：分片隐层 [batch_size, seq_len, hidden_size/TP_size]
LM Head权重：每张卡持有 [vocab_size, hidden_size] 的列切分（每个分片大小为 [vocab_size, hidden_size/TP_size]）
每张卡计算：logits_local = input_local @ weight_local.T 得到 [batch_size, seq_len, vocab_size] 的一部分（实际上是 [batch_size, seq_len, vocab_size] 在vocab维度上的一个分片？注意：矩阵乘法说明：input_local的隐层维度是hidden_size/TP，而weight_local.T的维度是 [hidden_size/TP_size, vocab_size]，但这样乘出来的结果是 [batch_size, seq_len, vocab_size]，但是注意，这个结果是不完整的，因为输入只是部分隐层。因此需要将各个卡的结果相加（Reduce-Sum）才能得到完整的logits。
因此，正确的做法是：
在计算完本地矩阵乘之后，需要进行一次All-Reduce（Sum）操作，将各个卡上的部分logits相加，得到完整的logits。但这里因为输入本身就是分片的，所以需要All-Reduce。但是，这种做法在Megatron中只适用于无并行的线性层。在LM Head中，如果权重按列切分（即每张卡持有部分权重），那么每个分片权重与输入分片相乘只能得到部分结果，而完整的结果需要将各个部分加起来（即沿着hidden维度拆分，然后结果相加）。
因此，LM Head的计算应该是：
输入：X (每张卡上 [batch_size, seq_len, hidden_size/TP_size])
权重：W (每张卡上 [vocab_size, hidden_size/TP_size])
计算：local_logits = X @ W.T 得到 [batch_size, seq_len, vocab_size]，但这个结果只是部分结果（因为是隐层分片和权重分片相乘）
然后，需要All-Reduce（Sum）操作：将各个卡上的local_logits相加，得到完整的logits。
然而，在MoE之后，如果我们不进行All-Gather（还原完整隐层），那么LM Head就要在分片隐层的基础上计算，然后通过All-Reduce来聚合。这样通信量是多少呢？
通信量 = batch_size * seq_len * vocab_size * sizeof(float)
这通常很大，因为vocab_size很大（几万到几十万）。例如，batch_size=1, seq_len=16000, vocab_size=50000, 则通信量=1 * 16000 * 50000 * 4字节=3.2GB，这比之前All-Gather的通信量（1 * 16000 * 6144 * 2字节≈196MB）大得多。
因此，更高效的做法是：
在MoE输出后，使用All-Gather恢复完整隐层（每张卡得到 [batch, seq, hidden]，通信量是 (TP_size-1)/TP_size * hidden_size * ...，也就是上面提到的377MB左右，对于TP=4，每个分片1536，All-Gather需要发送3个1536的分片，所以输入数据量是 3 * (batch_size * seq_len * 1536)，以batch=2, seq=16000为例：3 * 2 * 16000 * 1536 * 2字节（fp16）≈ 2.25GB（注意这是总发送数据量，在NCCL中，All-Gather会将这些数据分发到其他卡，所以每卡接收3块数据，共约2.25GB，但现代GPU卡间带宽高，如NVLink 600GB/s，实际时间很短）
然后，使用TP切分权重计算LM Head（不需要立即做All-Gather）。但注意，由于我们已经All-Gather得到了完整隐层，那么我们可以将LM Head的权重按行切分（即切分vocab维度）。这样每张卡计算一部分词表的logits。
然后，再使用All-Gather将各个卡上分词的logits收集起来，得到完整的logits。
第二步的通信量：All-Gather聚合logits，通信量为：batch_size * seq_len * vocab_size * (TP_size-1)/TP_size * sizeof(float)
例如：batch=2, seq=16000, vocab=50000, TP=4，则通信量 = 2 * 16000 * 50000 * 3/4 * 4字节≈4.8GB（按float32计算，如果用float16则减半）。这依然很大。
所以，为了减少通信量，另一种策略是将LM Head的权重切分到不同的数据并行组（DP）中，只在一个设备上计算整个LM Head（不并行），但这样会引入计算瓶颈。
或者，我们可以不进行第二次All-Gather，而是在后续的损失计算中进行优化。但是，损失计算（交叉熵）通常需要完整的logits。
实际上，我们观察到，在Megatron-LM中，对于LM Head，他们采用了以下两种方式之一：
A. 不切分LM Head（权重复制），在计算之前通过All-Gather得到完整隐层（这样每张卡有完整隐层），然后每张卡独立计算整个LM Head（权重复制，所以输出也是完整的logits）。这样避免了第二步的All-Gather，但每张卡都存储了整个词表（可能很大）且计算了完整的矩阵乘法（计算量大，但并行度高）。
B. 将LM Head用张量并行切分（按hidden维度切分权重），然后通过All-Reduce得到完整的logits（如上所述）。但这种方法在词表大时通信量很大。
由于词表很大（如50k），All-Reduce的通信量甚至比All-Gather隐层还要大，因此实际中更常见的是使用All-Gather隐层的方式（即先将隐层收集完整），然后每张卡独立计算整个LM Head（需要每张卡都存储完整的LM Head权重）。
但是，这需要每张卡都有足够的显存放得下整个LM Head（词表大小×隐层大小×2字节（fp16））。例如50k×6144×2≈600MB，这可以接受。
因此，推荐做法：
MoE层输出后，在TP组内通过All-Gather得到完整隐层（每张卡都有 [batch, seq, hidden]）。
然后，LM Head（一个线性层）的权重在每张卡上都是完整的（通过DP组广播，每个DP组内的卡都有相同的权重副本）。
每张卡独立计算：logits = hidden_full @ lm_head_weight.T，得到 [batch, seq, vocab]。
这样避免了LM Head的并行通信，但增加了显存占用（存储完整LM Head权重）和计算量（每张卡都计算整个矩阵乘法）。然而，计算方面实际上通过数据并行分摊了（因为batch切分在数据并行组内，但实际上在TP组内也是完整batch？注意，TP组内的batch是完整的，因为前面All-Gather已经得到完整隐层，而每个TP组计算的是整个batch？）
澄清：我们的并行方式包括DP（数据并行）和TP（张量并行）。在TP组内，每个TP组处理一个数据并行分片（batch的一部分）。所以，在TP组内，All-Gather之后的隐层是该TP组负责的那部分batch（batch_size/DP_size）的完整隐层。然后，在TP组内每张卡计算完整的LM Head（对这部分batch）。
因此，总计算量：每个TP组独立计算batch_size/DP_size个样本的整个LM Head。
这样，LM Head的计算在多个TP组之间是数据并行的（每个组算一部分batch）。
所以，这个方案是可行的，并且没有额外的通信。
总结流程：
在注意力层：使用TP=4（和DP=4）计算。
MoE层：使用TP=4和EP=4（allgatherEP模式），输出通过Reduce-Scatter得到分片隐层（每个卡持有部分隐层）。
为了进入后续层（比如下一层可能是Attention层）需要完整隐层？但这里是进入LM Head。
但是，在模型结构上，通常MoE层后面可能还有层（如另一个Attention层），但最后才是LM Head。在您的配置中，可能MoE层是最后一层专家层，然后输出到LM Head。
因此，如果后面是LM Head，那么：
Step1: MoE层输出（Reduce-Scatter后） -> 每张卡有 [batch, seq, hidden/TP]
Step2: 执行All-Gather（在TP组内）得到完整的隐层 [batch, seq, hidden]（注意，这个batch是当前DP分片，即batch/DP_size）
Step3: 将完整隐层输入到LM Head（每张卡都有完整的LM Head权重，独立计算）
Step4: 得到logits [batch, seq, vocab]，然后计算损失（在数据并行组内需要聚合损失？或者直接在每个设备上计算自己部分batch的损失，然后梯度聚合时自然合并）
注意：损失计算不需要跨设备通信，因为每个设备只计算自己部分batch的损失（标签也是分片的），最后梯度聚合在数据并行组内进行（只对模型参数梯度，损失值本身不需要聚合）。
所以，在MoE层后到LM Head之间，需要一次All-Gather（在TP组内）来恢复完整隐层，然后直接计算LM Head。
这个All-Gather操作是必要的。
如果您不想做这次All-Gather，另一种方法是：将LM Head的TP计算与前面的MoE层的TP输出分片对齐（按隐层维度切分），然后通过All-Reduce（Sum）来聚合logits。但是，如上所述，All-Reduce的通信量很大（因为词表大），所以通常不采用。
结论：在您的配置下，MoE层后进入LM Head之前，需要一次All-Gather（在TP组内）来恢复完整隐层。
这也就是为什么您的问题描述中说"然后进入下一步采用all gather"的原因。
