本文将mark下TP(Tensor Parallelism)、PP(Pipeline Parallelism)和DP(Data Parallelism)的相关notes，本文内容转载自不是多卡，而是多种“切法”：一文讲透 TP、PP、DP。标定前提
本文统一用这个场景来讲：
- 模型：70B
- 精度：FP16
- 模型参数体量：约 140GB
- 服务器：单机 8 张 GPU
- 每张 GPU 显存：80GB
140GB模型参数体量意味着：如果你把模型参数按 FP16 存，总共大约要占140GB 显存。而单张卡只有 80GB。
所以第一件马上成立的事就是：单卡装不下。
这一步非常关键，因为它决定了一个基本事实：
这不是“要不要多卡”的问题。这是“必须多卡”的问题。
但“必须多卡”，并不自动等于你知道该怎么切。
因为你接下来马上会碰到第二个问题：既然 8 张卡总显存有 640GB，那是不是直接随便分一分就行？也不行。因为大模型不是一块静态硬盘文件。
它在跑的时候，除了参数本身，还有：
- 激活值
- 中间结果
- KV Cache（推理时）
- 梯度（训练时）
- 优化器状态（训练时更大）
- 通信缓存
- 框架额外开销
所以真正的问题，不是“640GB 总显存是不是大于 140GB”。而是：你打算怎么把模型和计算过程，拆到这 8 张卡上。
这就引出了今天的主角：
- TP：Tensor Parallelism
- PP：Pipeline Parallelism
- DP：Data Parallelism
它们都和“多卡”有关。但不是一回事。
三种“切法”
TP 是横着切。
PP 是竖着切。
DP 不是切模型，而是复制模型、切数据。
TP 在切什么？
它在切的是：同一层内部的张量计算。
也就是说，一层本来是一个大矩阵乘法。TP 会把这个大矩阵，拆到多张卡一起算。
PP 在切什么？
它在切的是：模型的层。
也就是说，模型原本是一层接一层串起来的。PP 会把前面几层放到一组卡，后面几层放到另一组卡。
DP 在切什么？
它不切模型结构。它切的是：输入数据 / batch。
也就是说，每一份模型副本都长得一样。但不同副本同时处理不同的数据，然后再同步梯度。
总结
TP 解决“单层太大”。
PP 解决“整模型太长、装不下”。
DP 解决“吞吐不够，想并行处理更多数据”。
PP
PP最先回答一个现实问题：140GB 模型，单卡 80GB 装不下，怎么办？
最直观的办法是什么？把模型按层切开。
比如，一个大模型本质上可以粗略理解成很多层堆起来：
- Embedding
- Transformer Block 1
- Transformer Block 2
- …
- Transformer Block N
- 最后输出层
这时候，PP 的思路就是：
既然一整本书放不进一个抽屉，
那就把这本书按章节拆开，前半本放一个抽屉，后半本放另一个抽屉。
在工程上，这就叫Pipeline Parallelism。
PP=2是最自然的第一步
70B 模型 140GB。
如果按 PP=2 去切，意味着：
- 模型前半段放在一组 GPU
- 模型后半段放在另一组 GPU
从参数体量角度粗略看，就是：140GB/2=70GB
这就意味着：每一段模型参数大约 70GB，而 70GB 小于单卡 80GB。
于是，一个非常重要的事实出现了：从“参数能否装下”这个角度看，PP=2 已经足够。
PP首先是在解决“模型按层分段存放”，这是它最核心的意义之一。
PP=2不代表只用2张卡
很多人一看到 PP=2，就会下意识理解成：那是不是只用 2 张卡？
不一定。PP=2 的意思，是模型被分成2段。至于每一段用几张卡，那要看你这一段内部是否还继续做TP，或者做别的切法。
也就是说：
这一点必须记住。
比如后面我们很可能会用：
- PP=2
- 每段再用 TP=2
- 那总共就是 2 × 2 = 4 张卡
甚至还可能在更多机器上叠加 DP。
所以 PP 和卡数之间，不是简单一一对应关系，它更像“先把模型分成几大段”
PP的代价
PP 解决了装不下的问题，但它不是免费的。
因为一旦按层分段，数据在前向传播时就必须这样走：
- 输入先进入第 1 段模型
- 第 1 段算完，把中间激活传给第 2 段
- 第 2 段再继续算
反向传播也是一样，要一段一段回传。
所以 PP 带来的代价是：跨 stage 的激活传输，以及更重要的：流水线气泡（pipeline bubble）。
因为模型是串行分段的，如果流水线调度不好，就会出现：
- 前一段忙
- 后一段在等
- 某些 GPU 一部分时间没有活干
这就是为什么PP虽然很适合解决“装不下”，但它并不是性能上永远最优的切法。
它优先解决的是：模型太长、显存不够的问题。
TP
如果说 PP 像是“把一本书按章节撕成上下两半”，那 TP 更像是：把同一页内容，左右拆开，让两个人同时看。
大模型里的核心计算，本质上大量来自矩阵乘法。
比如一个线性层，本来可能是这样：Y = XW
这里的 W 可能非常大。
如果这个矩阵很大，大到一张卡算它已经很吃力，或者你想进一步并行加速，那就可以用 TP。
TP 的思路是：
不是把“前面几层”和“后面几层”分开。
而是让“同一层”本身，拆成几块，放到多张卡一起算。
在层内切矩阵
比如一个很大的权重矩阵 W，你可以按列切成两半，或者按行切成两半。
这样：
- GPU0 算一部分
- GPU1 算另一部分
- 最后再把结果拼起来，或者做归约
这就是 TP 的核心。
所以 TP 不是“层和层之间分工”。而是：同一层内部，多张卡协同完成。
为什么要做 TP？
主要有两个原因：
原因一：单层太大
有些单层参数和中间计算规模本来就很大。即使整模型通过 PP 已经分段了，某一段内部的某些层仍然很重。
原因二：想提升单层并行度
即便显存够，你也可能想让同一层在多张卡上并行算，加快速度。所以 TP 解决的不是“整本书放不下”。而是：同一页太宽，一个人看不过来。
代价
TP 最核心的代价是：层内通信。
为什么？因为同一层被拆到了多张卡上。那每次前向和反向过程中，多张卡之间都要交换部分结果。
比如常见的：
- AllReduce
- AllGather
- ReduceScatter
你一旦做了 TP，这些 collective 通信几乎就绕不过去。也就是说，TP 带来的好处是：
- 同一层可以多卡一起算
- 单卡显存压力更小
- 单层算力更容易并行起来
但它的代价就是：通信更频繁。
而这件事一旦放到多机环境，就会和 NCCL、AllReduce、Incast、ECN 这些网络问题直接撞上。
这也是为什么很多人后来会发现：
TP 不是“白赚性能”。
它经常是在“更多并行”和“更多通信”之间做权衡。
DP
如果 PP 解决“装不下”，TP 解决“同一层太大或想并行更快”，那 DP 解决的是什么？答案是：吞吐。
也就是：
我希望同一时间处理更多样本，让更多 GPU 一起吃不同数据。
这就是 Data Parallelism。
DP的本质：每份模型副本都长一样
这是理解 DP 的第一关键点。
DP 不会把模型切开，它会做的，是把同一份模型复制多份。
比如你有两个 DP 副本，那就是：
这两份模型参数初始相同，但它们分别处理不同的数据 batch。
为什么最后还要同步？
因为虽然两份模型处理的是不同数据，但你希望训练完之后，它们还是同一个模型。
所以每一轮反向传播结束后，不同副本的梯度要做同步。
这一步最经典的就是：AllReduce。
也正因为如此，DP 一旦规模上去，网络压力会迅速增大。因为它不是偶尔同步，而是每一步都在同步。
在我们的这个场景里，单机8卡适合直接做DP吗？
如果你只从“模型装不装得下”看，答案是：不能先直接谈 DP。
为什么？因为 DP 的前提是：每个副本本身得先成立。
也就是说，你得先能把“一份模型副本”放到某些卡上，然后才谈复制成多份。
而我们这里，70B 模型 140GB，单卡 80GB，单卡本身放不下。
所以如果没有 PP 或 TP 先把单副本做成立，你根本没法谈 DP，这一步非常关键。
很多人第一次接触时，会本能问：
8 张卡，DP=8 行不行？
不行。因为 DP=8 的含义是：你要有 8 份完整模型副本。
而完整模型 140GB，单卡 80GB 放不下，所以你不能把一份完整模型直接塞到一张卡上，再复制 8 份。
这也是为什么我们说：
DP 不是第一步。
它通常建立在 TP/PP 已经先让“单副本可运行”之上。
具体例子
直接回到这个问题：
70B 模型，FP16，140GB。
单机 8 张 GPU，每张 80GB。
TP、PP、DP 到底该怎么理解？
最关键的是先建立一个顺序。
第一步：先解决“单副本能不能成立”
这个问题最先决定的是：不能先想 DP。
因为 DP 是复制副本。但一份副本本身都放不下，复制无从谈起，所以要先考虑 TP 和 PP。
第二步：最直观的第一刀，通常是 PP=2
因为 140GB ÷ 2 = 70GB。
从参数体量上看，每段 70GB，可以落进 80GB 卡，所以从“装下参数”这件事出发，PP=2 是一个非常自然的第一步。
但这里你要立刻意识到：这只是“参数大致装下”，并不等于实际运行一定完美，因为还有激活、缓存、框架开销等。
第三步：再考虑每一段内部要不要 TP
如果某个 stage 内部的单层计算仍然很重，或者你希望更高的并行度，那就可以在每个 stage 内部再做 TP。
比如一个很常见的思路：
那总共就用到：2 × 2 = 4 张 GPU，这时，每个模型副本占 4 张卡。
这一步很重要，因为它让你第一次看到：PP 和 TP 是可以叠加的。不是二选一，而是先按层分段，再在段内继续拆张量。
第四步：剩余 GPU 才有可能拿来做 DP
如果你总共有 8 张卡，而一份模型副本用了 4 张卡（PP=2 × TP=2），那你剩下的还能干什么？
答案是：可以再复制一份副本。
于是就得到：
因为：PP × TP × DP = 2 × 2 × 2 = 8
刚好用满 8 张卡。
这就是为什么很多人第一次听到这种组合时，会突然“通了”，它不是在背一个缩写组合，而是在做一件非常具体的资源分解：
- 先按 PP=2 解决模型分段装载
- 再按 TP=2 解决段内并行与层内切分
- 最后按 DP=2 利用剩余资源复制两份副本，提升吞吐
这就是一个完整的思考链。
DP的计算
比如你可能会听到这样的问题：
70B 模型，8 张卡，PP=2，TP=2，那 DP 到底是不是 2？
答案是：如果你总共只有 8 张卡，而且一份副本占 4 张卡，那 DP 就是 2。
因为 DP 的定义不是“我想设几就设几”，而是由总卡数和单副本占卡数一起决定的。
公式其实非常简单：DP = 总GPU数 / (TP × PP)
在这个例子里：DP = 8 / (2 × 2) = 2
所以很多人真正没想明白的，不是数学，而是逻辑顺序：
- TP × PP
先定义了“一份模型副本需要多少卡” - DP
再定义“在总卡数里，可以复制多少份副本”
也就是说：DP 不是凭空来的，DP 是在 TP/PP 先把单副本做成立之后，剩余资源所能容纳的副本数。
代价
真正理解这三个东西，不能只看它们“怎么切”,还要看：它们分别引入了什么代价。
因为工程上最难的，从来不是名词,而是代价。
PP 的代价：段间依赖 + 流水线气泡
PP 把模型按层切成几段,它最大的优点是：
但它的问题是：
所以 PP 更像是在说：我接受一定的串行和调度复杂度，换模型能装下。
TP 的代价：层内高频通信
TP 的优点是：
但它的问题是：
- 每层都要频繁 collective 通信
- 通信会非常密
- 一旦跨机，网络压力会快速放大
所以 TP 更像是在说：我接受更多层内通信，换单层并行和显存拆分。
DP 的代价：每一步都要梯度同步
DP 的优点是：
但它的问题是：
- 训练时每一步都要 AllReduce 梯度
- 副本越多，同步压力越大
- 网络会直接成为性能关键因素
所以 DP 更像是在说：我接受更大的梯度同步压力，换更高吞吐。
网络通信
因为一旦你不再是单卡，而是 TP/PP/DP 混合，通信就不再只是“有一点”。
而是会分成不同形态：
- TP：层内高频通信
- PP：段间激活传输
- DP：副本间梯度同步
这些通信最终都会落到：
- NCCL
- AllReduce
- AllGather
- ReduceScatter
- P2P
- Incast 风险
- ECN / PFC / queue 管理
也就是说，TP/PP/DP 不只是“模型切法”。
它们本质上也在定义：你的网络压力会长成什么样。
总结
到这里，我们把全文压缩成三句话。
PP 在回答：模型太长、整份装不下，怎么办？
答案是：按层分段。
TP 在回答：同一层太大，或者想让同一层多卡并行，怎么办？
答案是：把同一层内部的张量拆开。
DP 在回答：单副本已经能跑了，但我想同时处理更多数据，怎么办？
答案是：复制模型副本，切数据。
参考资料:
- 不是多卡，而是多种“切法”：一文讲透 TP、PP、DP
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