在大模型训练过程中，特性的配置是实现加速训练和优化性能的关键。这些特性被分类为三个层级：核心特性、基础特性和高阶特性，以适应不同用户的需求。
下面表格中包括了使能效果、属性、特性名称和说明等列，以详细展示各项特性的支持情况、所属类别、具体名称以及它们的功能描述
使能效果 |
属性 |
特性名称 |
说明 |
|---|---|---|---|
并行加速 |
核心特性 |
Megatron数据并行 |
大模型训练常用的基本并行算法，通过分布式训练策略实现更大规模的模型训练。 |
Megatron张量并行 |
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Megatron序列并行 |
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流水线并行 |
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性能提升 |
基础特性 |
虚拟流水并行 |
相对独立的性能优化特性，与核心特性兼容性较好，在对应的场景中较为常用。 |
Ulysses长序列并行 |
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Ring Attention长序列并行 |
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Megatron异步DDP |
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DropoutAddLayerNorm融合优化 |
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Flash Attention融合优化 |
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RMSNorm融合优化 |
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SwiGLU融合优化 |
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RoPE融合优化 |
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MoE Token重排性能优化 |
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高阶特性 |
Nano-Pipe流水线并行 |
高阶优化特性，通常仅针对某个特点场景进行深度优化，具备一定的局限性，具体可参考各个特性的详细介绍。 |
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Megatron权重更新通信隐藏 |
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计算通信并行优化 |
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TP重计算通信优化 |
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Ampipe流水通信隐藏 |
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MLP通信隐藏 |
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内存节省 |
基础特性 |
Megatron重计算 |
较为常用的内存优化特性，兼容性较好。 |
参数副本复用 |
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激活函数重计算 |
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内存碎片优化 |
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Megatron分布式优化器 |
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高阶特性 |
自适应选择重计算 |
针对特定场景的内存深度优化，具备一定的局限性，具体可参考各个特性的详细介绍。 |
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重计算流水独立调度 |