Research on Model Parallelism and Data Parallelism Optimization Methods in Large Language Model-Based Recommendation Systems

📄 arXiv: 2506.17551v2 📥 PDF

作者: Haowei Yang, Yu Tian, Zhongheng Yang, Zhao Wang, Chengrui Zhou, Dannier Li

分类: cs.DC, cs.AI

发布日期: 2025-06-21 (更新: 2025-06-24)

💡 一句话要点

针对大语言模型推荐系统，提出模型并行与数据并行混合优化方案，提升训练效率。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 推荐系统 模型并行 数据并行 分布式训练 梯度压缩 负载均衡

📋 核心要点

  1. 大语言模型在推荐系统中面临参数规模和数据量巨大带来的计算和通信瓶颈。
  2. 提出一种混合并行方案，结合模型并行（张量并行、流水线并行）和数据并行，并引入自适应负载均衡和梯度优化。
  3. 实验表明，该方案相比传统单模式并行，训练吞吐量提升超过30%，资源利用率提升约20%。

📝 摘要（中文）

随着大语言模型（LLMs）在推荐系统中的快速应用，其庞大的参数规模和海量数据所带来的计算和通信瓶颈日益突出。本文系统地研究了两类优化方法——模型并行和数据并行——用于推荐场景下LLMs的分布式训练。对于模型并行，我们实现了张量并行和流水线并行，并引入了一种自适应负载均衡机制来减少跨设备通信开销。对于数据并行，我们比较了同步和异步模式，结合梯度压缩和稀疏化技术以及高效的聚合通信框架，显著提高了带宽利用率。在模拟服务环境中，基于真实推荐数据集的实验表明，与传统的单模式并行相比，我们提出的混合并行方案将训练吞吐量提高了30%以上，资源利用率提高了约20%，同时保持了强大的可扩展性和鲁棒性。最后，我们讨论了在线部署中不同并行策略之间的权衡，并概述了涉及异构硬件集成和自动化调度技术的未来方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在推荐系统中应用时，由于模型参数量巨大和数据量庞大，导致的计算和通信瓶颈问题。现有方法，如单一的模型并行或数据并行，难以充分利用分布式计算资源，存在通信开销大、负载不均衡等问题，限制了训练效率和可扩展性。

核心思路：论文的核心思路是结合模型并行和数据并行，构建一种混合并行方案，充分利用集群的计算和通信资源。通过模型并行将模型切分到多个设备上，降低单个设备的显存需求；通过数据并行将数据划分到多个设备上，加速数据处理。同时，引入自适应负载均衡机制和梯度优化技术，进一步提升训练效率。

技术框架：整体框架包含模型并行模块和数据并行模块。模型并行模块实现了张量并行和流水线并行，用于将模型切分到多个设备上。数据并行模块比较了同步和异步模式，并结合梯度压缩和稀疏化技术，减少通信开销。此外，还包含一个自适应负载均衡模块，用于动态调整各个设备的负载，避免资源浪费。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种混合并行方案，并针对模型并行和数据并行分别进行了优化。自适应负载均衡机制能够根据设备的计算能力和通信状况动态调整负载，避免了静态分配导致的资源浪费。梯度压缩和稀疏化技术能够有效减少数据并行中的通信开销，提升带宽利用率。

关键设计：在模型并行方面，论文采用了张量并行和流水线并行两种策略，并根据模型的结构特点选择合适的切分方式。在数据并行方面，论文比较了同步和异步模式，并根据数据集的特点选择合适的梯度压缩和稀疏化算法。自适应负载均衡模块采用了基于历史性能数据的预测模型，动态调整各个设备的负载。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的混合并行方案在真实推荐数据集上，相比传统的单模式并行，训练吞吐量提升超过30%，资源利用率提升约20%。同时，该方案具有良好的可扩展性和鲁棒性，能够在不同规模的集群上稳定运行，并能够适应不同的模型和数据集。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于大规模推荐系统的训练和部署，尤其是在需要使用大语言模型进行个性化推荐的场景。通过提升训练效率和资源利用率，可以降低模型训练成本，加速模型迭代，从而为用户提供更精准、更个性化的推荐服务。未来，该研究还可以扩展到其他需要大规模分布式训练的领域，如自然语言处理、计算机视觉等。

📄 摘要（原文）

With the rapid adoption of large language models (LLMs) in recommendation systems, the computational and communication bottlenecks caused by their massive parameter sizes and large data volumes have become increasingly prominent. This paper systematically investigates two classes of optimization methods-model parallelism and data parallelism-for distributed training of LLMs in recommendation scenarios. For model parallelism, we implement both tensor parallelism and pipeline parallelism, and introduce an adaptive load-balancing mechanism to reduce cross-device communication overhead. For data parallelism, we compare synchronous and asynchronous modes, combining gradient compression and sparsification techniques with an efficient aggregation communication framework to significantly improve bandwidth utilization. Experiments conducted on a real-world recommendation dataset in a simulated service environment demonstrate that our proposed hybrid parallelism scheme increases training throughput by over 30% and improves resource utilization by approximately 20% compared to traditional single-mode parallelism, while maintaining strong scalability and robustness. Finally, we discuss trade-offs among different parallel strategies in online deployment and outline future directions involving heterogeneous hardware integration and automated scheduling technologies.