待验证50% 置信事实精确时间

张量并行、流水线并行与数据并行是大模型分布式训练的三种基本策略，常组合使用（即 3D 并行）

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来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/15

首次发现

来源

AI Runtime 实战：Qwen 训练时间缩短 6 倍的优化解析

涉及实体

张量并行concept 流水线并行concept 数据并行concept

相关事实

待验证将扩散模型扩展到3D有两种主流策略：Score Distillation Sampling（SDS）和直接在3D数据上训练扩散模型78% 相似待验证模型量化、知识蒸馏和推测解码是三大主流模型压缩路径，用于在移动端实时运行多模态模型72% 相似待验证该框架在训练时采用流匹配模型学习相邻轴向切片三元组的联合分布72% 相似待验证混合策略是先用公开数据集完成原型与基线模型，再针对性自采边缘场景数据做增量训练，最后在真实部署环境持续收集难样本迭代71% 相似待验证流水线并行按模型的不同层将计算分配到不同设备，数据在各GPU间依次流动71% 相似

引用此条事实

Stable URI

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API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1032603

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