在数据并行系统中，每个计算设备都有整个神经网络模型的完整副本（Model Replica），进行迭代时，每个计算设备只分配了一个批次数据样本的子集，并根据该批次样本子集的数据进行网络模型的前向计算。假设一个批次的训练样本数为N，使用M 个计算设备并行计算，每个计算设备会分配到N/M 个样本。前向计算完成后，每个计算设备都会根据本地样本计算损失误差得到梯度Gi（i 为加速卡编号），并将本地梯度Gi

实践效果：在671B总参数量下实现单 token 仅激活3.7%参数，推理速度提升2.1倍，训练成本降低67%。以上纯个人总结及观点, 如有错误, 还请大佬们指教。

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工作流（Workflow）是一种描述业务过程的方法，它将工作流程中的各个步骤和规则抽象化，并通过计算机技术来实现这些流程的自动化。优点缺点Agent动态规划灵活缺乏稳定性Workflow静态规划稳定性高缺乏灵活性完成复杂的任务缺乏稳定性。

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