先看GPU结构，我们常说显存的时候，说的一般就是Global memory
训练的过程中，我们为了反向传播过程，必须将中间的结果（激活值）存储下来。
在训练的过程中，那些会消耗内存呢？
- model weights
- optimizer sates
- intermediate activation values
对于有N层的神经网络来说，内存的消耗是O(N)的。
检查点技术
在前向传播的时候，只选择保留部分数值，当进行反向传播时，所需要的中间值会进行重计算。
这样虽然会增减计算成本，但是也大大减少了内存占用。
模型并行
将模型进行拆分
数据并行
将minibatch 划分成更小的micobatch，训练每个batch的时候，每个工作节点获得一个microbatch，
梯度更新
各个节点之间计算出来的梯度要统一，可以使用 all-reduce或者 使用一个参数服务器用来统一更新各个节点之间的梯度。
为了加快训练，可以使得参数传递和计算过程互相掩盖
READING LIST:
- ZeRO
- Beyond Data and Model Parallelism for Deep Neural Networks
- GSPMD: General and Scalable Parallelization for ML Computation Graphs
