在人工智能领域，尤其是大型神经网络的训练，已经成为一个热门话题。OpenAI近期发布了一篇博文，详细介绍了基于GPU的大规模预训练模型GPT-3的四种节省内存并行训练方法。这四种方法分别是：
数据并行：通过将同一批次数据分配到不同的GPU上，每个GPU处理不同子集。
流水线并行：将模型分割成多层，并让每个GPU只保存一小部分参数，这样相同模型每个GPU消耗的内存会减少。
张量并行：通过拆分单个运算，如矩阵乘法，将其分散到多台机器上进行计算。
专家混合（MOE）：仅使用每层的一小部分来处理每个示例，从而实现更高效地利用硬件资源。
这些方法不仅可以显著提高训练速度，还能有效降低内存需求，使得我们能够构建更为复杂和强大的神经网络。
