流水线并行用于大模型训练还是大模型推理

流水线并行（Pipeline Parallelism）主要用于大规模模型的推理阶段。在深度学习中，特别是那些包含大量层和参数的巨大神经网络（如Transformer架构的模型），模型的前向传播过程通常是可分阶段执行的。流水线并行将这些阶段分解为独立的任务，每个阶段在一个处理器或计算单元上执行，同时处理不同部分的数据，这样可以在不增加总计算资源的前提下，提高整体的计算效率。

相比之下，在大模型的训练阶段，通常采用数据并行（Data Parallelism）、模型并行（Model Parallelism）或混合并行（Hybrid Parallelism）等方法。因为训练涉及到反向传播、梯度更新等依赖于全局信息的操作，流水线方式不太适用。而这些并行策略主要针对的是模型的结构优化，以充分利用GPU或分布式系统的计算能力。