使用场景
在大规模语言模型训练中，使用DualPipe算法显著减少了训练时间。
在计算机视觉任务中，通过优化并行策略，提高了模型的收敛速度。
在多节点分布式训练环境中，DualPipe减少了通信开销，提升了整体效率。
产品特色
实现双向流水线并行，减少计算与通信的等待时间。
优化微批次调度，提高资源利用率。
支持大规模分布式训练，适用于深度学习模型。
提供灵活的定制接口，允许用户根据需求调整并行策略。
通过减少流水线气泡，提高整体训练效率。
使用教程
1. 安装PyTorch 2.0及以上版本。
2. 克隆DualPipe仓库并安装相关依赖。
3. 根据具体任务需求，实现自定义的`overlapped_forward_backward`方法。
4. 使用`example.py`作为起点，运行并测试算法效果。
5. 根据实际需求调整并行策略和参数配置。
