随着深度学习模型的复杂度与规模持续膨胀,单一计算设备的内存容量及处理能力逐渐成为制约模型训练效率的瓶颈。庞大的模型尺寸不仅超越了单个处理器内存的承载极限,还显著延长了训练周期。为应对这一挑战,亟需将模型进行有效切分,实现跨多台计算设备的并行存储与计算,以提升训练速度并降低内存占用。