DualPipe 是开源的创新的双向流水线并行技术，主要用于提升大规模深度学习模型的训练效率。核心思想是将模型的训练过程分为两个独立的管道——前向计算管道和反向计算管道，并行执行。前向计算管道负责模型的前向传播，逐层处理输入数据生成预测结果。反向计算管道负责反向传播，计算预测结果与真实标签之间的误差，生成梯度用于参数更新。DualPipe 通过优化通信机制和调度策略，进一步减少了分布式训练中的通信开销。

DualPipe – DeepSeek 开源的双向流水线并行技术 第1张
（图片来源网络，侵删）
DualPipe – DeepSeek 开源的双向流水线并行技术 第2张
（图片来源网络，侵删）