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近日消息，飞桨框架最新发布的3.0版本标志着其在深度学习领域的一大飞跃，特别是通过引入动静统一的自动并行技术，极大简化了大型模型分布式训练的复杂度，开发者无需再为繁琐的并行配置操心，显著提升了开发效率与模型训练的灵活性。
新版本支持四维甚至五维混合并行技术，通过数据并行、张量模型并行、流水线并行、分组参数切片并行等多种并行方式，有效提升大模型的分布式训练效率。针对多维混合并行开发过程的复杂性，飞桨提出了自动并行技术方案，通过张量切分的语法标记，框架能够自动推导分布式切分状态和添加通信算子，显著降低分布式训练的开发难度。
飞桨框架3.0的自动并行原理包括分布式张量表示、切分推导、切分转换等关键环节，支持重切分能力，允许跨ProcessMesh的分布式张量转换。同时，框架提供动静统一执行模式，支持从动态图到静态图的转换，兼顾开发便捷性和运行效率。
在性能优化方面，飞桨框架3.0支持多种策略，如算子融合、流水线编排调度、通信-计算Overlap、通信融合等，通过配置选项即可开启，进一步提升分布式训练性能。
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