混合并行（Hybrid Parallelism）是指在深度学习模型训练中，通过结合多种并行策略如数据并行（Data Parallelism）、模型并行（Model Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism），以高效分布计算负载、加速训练过程的技术方法。它旨在解决单一并行策略在处理超大规模模型或数据集时的瓶颈，通过将模型的不同部分或数据批次分配到多个计算设备上，显著提升训练效率和系统可扩展性。
在AI产品开发实际落地中，混合并行技术对于训练大型语言模型（如GPT系列）或复杂视觉模型至关重要。产品经理需理解其原理，以便在资源规划、模型部署和成本优化中做出决策；例如，利用分布式训练框架实施混合并行，可大幅缩短训练周期、降低硬件需求，加速产品迭代和上线，从而提升整体竞争力和用户体验。
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