将网络结构进行纵向拆分, 每张卡训练其中的几层. 下图把网络拆成4层. 如果是按照纯粹的mini-batch训练, 每层之间是纯串行的. 后面的卡会始终等待前面的卡. 所以引入了micro-batch的概念. 把mini-batch进行更细粒度的拆分, 这样在完成batch0的fp之后, 卡0可以进行batch1的fp, 卡1就能开始batch0的fp. 从而提高并行度.
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