深度学习基础理论————分布式训练（模型并行/数据并行/流水线并行/张量并行）

模型并行 是指将一个模型的不同部分（如层或子模块）分配到不同的设备上运行。它通常用于非常大的模型，这些模型无法完整地放入单个设备的内存中。在模型并行中，数据会顺序通过各个层，即一层处理完所有数据之后再传递给下一层。这意味着，在任何时刻，只有当前正在处理的数据位于相应的设备上。