在 AI 大模型训练场景中，数据是海量的，模型也是超大的，对于训练大模型会带来很大挑战，比如对算力的需求，对处理大模型的工程复杂度，等等。PyTorch 给出了一种实现方式——FSDP（Fully Sharded Data Parallel），它提供了易用的 API，可以非常方便地解决大模型分布式训练的难题。 FSDP 是在 DDP（DistributedDataParallel）的基础上提出的，首先我们了解一下 PyTorch 的 DDP（DistributedDataParallel） 训练模式的一些特点： 在 DDP 中，核心的能力还是训练数据并行（Data Parallel）。以多机多卡方式为例，每个 process/worker 都会持有模型的一个副本（Replica），通过使每个 process/worker 处理一个 batch 的数据试下并行处理，最后使用 all-reduce 操作对多个不同 process/worker 计算得到的梯度进行累加求和；接着，再将优化器状态、梯度通过跨多个 process/worker 进行复制，使得每个 process/worker 上的模型参数都得到同步更新。也就是说，在 DDP 中并没有实现对模型参数的分片管理，即模型并行（Model Parallel）。 在 FSDP 中实现了模型的分片管理能