大模型训练之流水线并行（Pipeline Parallelism）详解

前言

随着深度学习的飞速发展，大语言模型（LLM）的参数规模从数亿迅速膨胀到数千亿甚至万亿级别。GPT-3 拥有 1750 亿参数，PaLM 达到 5400 亿，而 Switch Transformer 更是突破了万亿大关。如此庞大的模型，单张 GPU 的显存早已无法容纳，分布式并行训练成为了必然选择。

在主流的并行策略中，流水线并行（Pipeline Parallelism） 是一种核心且优雅的方案。本文将从原理到实践，全面介绍流水线并行的来龙去脉。

一、并行策略全景图

在深入流水线并行之前，先简要了解大模型训练中的几种主要并行策略：

并行策略	切分对象	核心思想
数据并行（Data Parallelism）	数据	每个设备持有完整模型副本，切分训练数据
张量并行（Tensor Parallelism）	层内参数	将单个算子/层的权重矩阵切分到多个设备
流水线并行（Pipeline Parallelism）	层间结构	将模型的不同层分配到不同设备
专家并行（Expert Parallelism）	MoE 专家	将不同专家分配到不同设备

实际训练超大模型时，通常会将这些策略组合使用，形成3D 并行 甚至4D/5D 并行。而流水线并行是其中不可或缺的一环。

二、为什么需要流水线并行？

2.1 单卡显存瓶颈

以一个拥有 1750 亿参数的模型为例，仅模型参数（FP16）就需要约 350 GB 显存，而当前主流的 NVIDIA A100 GPU 单卡仅有 80 GB 显存。即使不考虑优化器状态、激活值等额外开销，也需要至少 5 张卡才能放下模型参数。

2.2 数据并行的局限

数据并行要求每个设备都持有完整的模型副本，当单卡放不下整个模型时，数据并行就无能为力了。

2.3 张量并行的局限

张量并行虽然能拆分单层的参数，但它需要在每一层的前向和反向过程中进行高频通信（AllReduce），因此通常要求设备之间有极高的通信带宽（如 NVLink），跨节点使用效率较低。

流水线并行 的优势在于：将模型按层切分到不同设备上，设备之间只需在层的边界 传递激活值（前向）和梯度（反向），通信量相对较小，且通信模式为点对点（P2P），非常适合跨节点部署。

三、朴素流水线并行（Naive Pipeline Parallelism）

3.1 基本思想

最简单的流水线并行思路非常直观：

将一个 LLL 层的模型分成 KKK 个阶段（stage）
将每个阶段分配到一个 GPU 上
前向传播时，数据从 Stage 0 依次流向 Stage K-1
反向传播时，梯度从 Stage K-1 依次流回 Stage 0

GPU 0: [Layer 0, Layer 1, ..., Layer l₁]
GPU 1: [Layer l₁+1, ..., Layer l₂]
GPU 2: [Layer l₂+1, ..., Layer l₃]
GPU 3: [Layer l₃+1, ..., Layer L]

3.2 致命问题：流水线气泡（Pipeline Bubble）

朴素方案的最大问题是严重的设备空闲。来看一个 4 个 stage 的例子：

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时间 →
GPU 0: [  Forward  ][                    Idle                    ][ Backward ][Idle]
GPU 1: [   Idle    ][  Forward  ][          Idle          ][ Backward ][  Idle  ]
GPU 2: [     Idle      ][  Forward  ][  Idle  ][ Backward ][    Idle      ]
GPU 3: [        Idle          ][  Forward  ][ Backward ][      Idle          ]

在任意时刻，只有一个 GPU 在工作 ，其余 GPU 全部空闲。如果有 KKK 个 stage，理论设备利用率仅为 1K\frac{1}{K}K1，这意味着 4 张卡只有 25% 的利用率------这完全不可接受。

这些空闲时间被称为流水线气泡（Pipeline Bubble），是流水线并行需要解决的核心问题。

四、GPipe：微批次流水线并行

4.1 核心思想

GPipe（Google, 2019）是首个系统性解决流水线气泡问题的方案。其核心思想非常简洁：

将一个 mini-batch 切分成多个 micro-batch，依次注入流水线，让多个设备尽量同时工作。

具体步骤：

将一个 mini-batch BBB 切分为 MMM 个 micro-batch：b1,b2,...,bMb_1, b_2, ..., b_Mb1,b2,...,bM
依次将各 micro-batch 注入流水线
所有 micro-batch 的前向传播全部完成后，再依次执行反向传播
所有 micro-batch 的梯度累积后，统一更新参数

4.2 执行时序图

以 4 个 stage、8 个 micro-batch 为例（F = Forward, B = Backward）：

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时间步:     1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11   12   13   14   15
GPU 0:   [F1] [F2] [F3] [F4] [F5] [F6] [F7] [F8] [B8] [B7] [B6] [B5] [B4] [B3] [B2] [B1]
GPU 1:        [F1] [F2] [F3] [F4] [F5] [F6] [F7] [F8] [B8] [B7] [B6] [B5] [B4] [B3] [B2] [B1]
GPU 2:             [F1] [F2] [F3] [F4] [F5] [F6] [F7] [F8] [B8] [B7] [B6] [B5] [B4] [B3] [B2] [B1]
GPU 3:                  [F1] [F2] [F3] [F4] [F5] [F6] [F7] [F8] [B8] [B7] [B6] [B5] [B4] [B3] [B2] [B1]

4.3 气泡分析

GPipe 的气泡比例为：

Bubble ratio=K−1K−1+M\text{Bubble ratio} = \frac{K - 1}{K - 1 + M}Bubble ratio=K−1+MK−1

其中 KKK 是 stage 数量，MMM 是 micro-batch 数量。当 M≫KM \gg KM≫K 时，气泡比例趋近于 0。

例如，K=4,M=32K=4, M=32K=4,M=32 时，气泡比例 ≈ 8.6%，已经相当理想。

4.4 GPipe 的代价

GPipe 虽然有效减少了气泡，但存在一个问题：激活值的显存开销。

由于前向传播和反向传播是分离的（先做完所有 micro-batch 的前向，再做反向），所有 micro-batch 的中间激活值都需要保存在显存中，显存占用与 MMM 成正比。

解决方案：激活重计算（Activation Recomputation/Checkpointing）

GPipe 使用了激活重计算技术：前向时只保存每个 stage 边界的激活值，反向时需要某一层的激活值时重新前向计算得到。这用计算时间换显存空间，通常增加约 33% 的计算量，但可以大幅降低显存占用。

五、PipeDream 与 1F1B 调度

5.1 1F1B 调度策略

PipeDream （Microsoft, 2019）提出了一种更高效的调度策略------1F1B（One Forward One Backward）：

在稳定状态下，每个设备交替执行一次前向和一次反向，而不是像 GPipe 那样集中执行所有前向后再集中执行所有反向。

5.2 非交错式 1F1B 时序图

以 4 个 stage、8 个 micro-batch 为例：

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时间 →

GPU 0: [F1][F2][F3][F4] [B1][F5][B2][F6][B3][F7][B4][F8] [B5][B6][B7][B8]
        ← warmup →     ←        steady state (1F1B)      → ← cooldown →

GPU 1:     [F1][F2][F3] [F4][B1][F5][B2][F6][B3][F7][B4][F8] [B5][B6][B7][B8]

GPU 2:         [F1][F2] [F3][F4][B1][F5][B2][F6][B3][F7][B4][F8] [B5][B6][B7][B8]

GPU 3:             [F1] [F2][F3][F4][B1][F5][B2][F6][B3][F7][B4][F8] [B5][B6][B7][B8]

整个过程分为三个阶段：

Warmup 阶段：流水线逐步填充，各 stage 只做前向
Steady State（稳定阶段）：每个 stage 交替执行 1 次前向和 1 次反向
Cooldown 阶段：流水线逐步排空，各 stage 只做反向

5.3 1F1B 的优势：显存节省

1F1B 最大的优势在于显存效率。

GPipe ：需要同时保存 MMM 个 micro-batch 的激活值
1F1B ：每个 stage 在任意时刻最多只需保存 KKK 个 micro-batch 的激活值（KKK 为 stage 数）

这是因为在稳定状态下，每完成一次反向就可以释放对应 micro-batch 的激活值，形成"先进先出"的效果。当 M≫KM \gg KM≫K 时，1F1B 的显存节省非常可观。

5.4 气泡比例

非交错式 1F1B 的气泡比例与 GPipe 相同：

Bubble ratio=K−1K−1+M\text{Bubble ratio} = \frac{K - 1}{K - 1 + M}Bubble ratio=K−1+MK−1

但其显存效率更高，因此在实践中更受欢迎。

六、交错式 1F1B（Interleaved 1F1B）

6.1 核心思想

Megatron-LM 团队进一步提出了交错式流水线调度。其核心思想是：

让每个 GPU 不再只持有连续的一段层，而是持有多个不连续的"模型块（model chunk）"。

例如，一个 16 层模型分到 4 个 GPU 上：

非交错式：GPU 0 持有 Layer 0-3，GPU 1 持有 Layer 4-7，...
交错式（2 chunks）：GPU 0 持有 Layer 0-1 和 Layer 8-9，GPU 1 持有 Layer 2-3 和 Layer 10-11，...

非交错式:
GPU 0: [Layer 0-3]
GPU 1: [Layer 4-7]
GPU 2: [Layer 8-11]
GPU 3: [Layer 12-15]

交错式 (2 chunks per GPU):
GPU 0: [Layer 0-1] + [Layer 8-9]
GPU 1: [Layer 2-3] + [Layer 10-11]
GPU 2: [Layer 4-5] + [Layer 12-13]
GPU 3: [Layer 6-7] + [Layer 14-15]

6.2 为什么能减少气泡？

交错式的关键洞察在于：由于每个 GPU 持有多个 chunk，虚拟 stage 数量增多（从 KKK 变为 K×vK \times vK×v，其中 vvv 是 chunk 数），每个虚拟 stage 的计算量变小，单次前向/反向的执行时间缩短。

气泡比例变为：

Bubble ratio=K−1v(K−1+M)\text{Bubble ratio} = \frac{K - 1}{v(K - 1 + M)}Bubble ratio=v(K−1+M)K−1

相比非交错式减少了 vvv 倍！

6.3 代价

通信量增加。由于虚拟 stage 更多，跨设备的点对点通信次数也相应增加。但在通信带宽充足的情况下，整体吞吐量仍然有明显提升。

七、进阶：零气泡流水线并行（Zero Bubble Pipeline Parallelism）

7.1 气泡的本质

无论是 GPipe 还是 1F1B，气泡都来源于流水线的启动和排空阶段 。2024 年，Qi 等人提出了 Zero Bubble Pipeline Parallelism，将气泡比例进一步压缩到接近零。

7.2 核心思想：拆分反向传播

在标准训练中，反向传播计算两部分梯度：

BBB（输入梯度）：计算 loss 对输入激活值的梯度，用于传递给上一层
WWW（权重梯度）：计算 loss 对本层权重的梯度，用于参数更新

传统方案将 BBB 和 WWW 绑定在一起计算，而 Zero Bubble 的关键创新是：

将 BBB（输入梯度计算）和 WWW（权重梯度计算）解耦，独立调度。

BBB 有严格的依赖关系（下一层的 BBB 依赖上一层的 BBB），但 WWW 没有跨 stage 的依赖------它只需要本 stage 的激活值和输出梯度。因此，WWW 可以被灵活地安排到任何空闲时间槽中，填补原本的气泡。

7.3 调度示例

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时间 →
GPU 0: [F1][F2][F3][F4][B1][F5][B2][F6][B3][F7][B4][F8][B5][B6][B7][B8][W1][W2]...
GPU 1:     [F1][F2][F3][B1][F4][B2][F5][B3][F6][W1][B4][F7][W2]...
GPU 2:         [F1][F2][B1][F3][B2][W1][F4][B3][W2]...
GPU 3:             [F1][B1][W1][F2][B2][W2][F3][B3][W3]...

通过将 WWW 填入气泡，理论上可以实现零气泡（在满足内存约束的前提下）。

7.4 自动搜索最优调度

由于手动设计调度方案非常复杂，论文提出使用**整数线性规划（ILP）**来自动搜索最优调度策略，在给定的内存约束下最小化总执行时间。

八、实践中的关键考量

8.1 如何切分模型（Stage 划分）

理想情况下，每个 stage 的计算量应尽量均衡，否则最慢的 stage 将成为瓶颈，增加气泡。

常见策略：

均匀切分：每个 stage 分配相同数量的 Transformer 层（最常用）
基于 profiling 的切分：考虑 embedding 层、最终分类层等非标准层的计算量差异
自动搜索：通过性能模型或实际测量来找最优划分

8.2 Micro-batch 数量的选择

MMM 的选择涉及多个 trade-off：

MMM 增大	优势	劣势
✅	气泡比例降低	每个 micro-batch 更小，可能降低计算效率
✅	更接近理想并行	激活值显存占用增加（GPipe）
		需要更多梯度累积步骤

经验法则：M≥4KM \geq 4KM≥4K（KKK 为 stage 数）通常能将气泡控制在较低水平。

8.3 通信优化

流水线并行中，相邻 stage 之间传递的是激活值张量 和梯度张量，通信模式为点对点（Send/Recv）。

优化手段：

通信与计算重叠：在计算当前 micro-batch 时，同时传输上一个 micro-batch 的结果
激活值压缩：使用 FP16 甚至更低精度传输激活值
合理的设备放置：将相邻 stage 放在网络拓扑中邻近的设备上

8.4 与其他并行策略的组合

在实际的大模型训练系统（如 Megatron-LM、DeepSpeed）中，通常采用 3D 并行：

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3D 并行 = 数据并行 × 张量并行 × 流水线并行

典型配置示例（训练一个千亿参数模型，使用 512 张 A100）：

张量并行度 = 8：在单节点的 8 张 GPU 之间（NVLink 高带宽）
流水线并行度 = 8：跨 8 个节点（节点间带宽较低，P2P 通信量小）
数据并行度 = 8：512 / (8 × 8) = 8 路数据并行

这种层次化的设计充分利用了不同并行策略对通信带宽的不同需求。

九、主流框架支持

框架	流水线并行支持	调度策略
Megatron-LM (NVIDIA)	✅ 非常成熟	1F1B、交错式 1F1B
DeepSpeed (Microsoft)	✅ 完善	1F1B、与 ZeRO 结合
FairScale (Meta)	✅ 支持	GPipe 风格
PyTorch Native	✅ torch.distributed.pipelining	多种调度
ColossalAI	✅ 支持	1F1B、交错式

十、总结与展望

方案	气泡比例	显存效率	通信量	实现复杂度
朴素流水线	(K−1)/K(K-1)/K(K−1)/K	差	低	★
GPipe	(K−1)/(K−1+M)(K-1)/(K-1+M)(K−1)/(K−1+M)	较差（需激活重计算）	低	★★
1F1B	(K−1)/(K−1+M)(K-1)/(K-1+M)(K−1)/(K−1+M)	好	低	★★★
交错式 1F1B	(K−1)/[v(K−1+M)](K-1)/[v(K-1+M)](K−1)/[v(K−1+M)]	好	中	★★★★
Zero Bubble	≈ 0	好	低	★★★★★

流水线并行经过数年的发展，已经从简单的模型切分演进为一套精细的调度艺术。从 GPipe 的 micro-batch 思想，到 1F1B 的显存优化，再到 Zero Bubble 的极致气泡消除，每一步都在逼近理论最优。

展望未来，随着模型规模持续增长和硬件架构的演进（如更高带宽的互联、更大的显存），流水线并行的调度策略还将继续进化。特别是在以下方向值得关注：

异构流水线：支持不同类型的加速器混合部署
弹性流水线：支持动态调整 stage 数量和分配
与序列并行的深度结合：处理超长序列场景
自适应调度：根据运行时状态动态调整调度策略

参考文献

Huang et al., GPipe: Efficient Training of Giant Neural Networks using Pipeline Parallelism, NeurIPS 2019
Narayanan et al., PipeDream: Generalized Pipeline Parallelism for DNN Training, SOSP 2019
Narayanan et al., Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM, SC 2021
Qi et al., Zero Bubble Pipeline Parallelism, ICLR 2024
Rajbhandari et al., ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models, SC 2020

本文作者注 ：流水线并行是大模型训练中一个看似简单实则精妙的技术。理解它的关键在于认识到------计算资源的闲置就是最大的浪费 ，而所有调度优化的本质都是在与气泡做斗争。希望本文能帮助读者建立起对流水线并行的完整认知。

后记

2026年4月17日16点10分于上海，在opus 4.6辅助下完成。