流水线并行是一种在分布式系统中用于加速深度学习模型训练的并行计算策略，它将神经网络分割成多个连续的阶段，每个阶段部署在独立的计算设备（如GPU）上，数据在这些设备间顺序流动处理，从而有效利用硬件资源、减少训练时间并提高整体效率。
在AI产品开发实际落地中，流水线并行技术被广泛应用于训练大规模模型，如大型语言模型或图像识别系统，帮助产品经理优化资源分配、降低云服务成本并加速产品迭代和部署；随着AI模型规模的持续增长，这一技术已成为支撑高效分布式训练的关键支柱，推动创新应用的快速实现。
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