问题一：EPL支持哪些并行化策略，并给出数据并行的例子？
EPL支持哪些并行化策略，并给出数据并行的例子？
参考回答：
EPL支持数据并行、流水并行、算子拆分并行以及这些策略的组合和嵌套。数据并行的例子是，用户通过指定并行策略，每个模型副本使用一张卡计算，如果用户申请了8张卡，则形成一个并行度为8的数据并行任务。
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问题二：在EPL中，如何通过strategy annotation实现流水并行，并设定pipeline的micro batch数量？
在EPL中，如何通过strategy annotation实现流水并行，并设定pipeline的micro batch数量？
参考回答：
在EPL中，用户可以通过pipeline.num_micro_batch参数来设定pipeline的micro batch数量，并通过strategy annotation将模型划分为多个TaskGraph来实现流水并行。例如，模型被切分为"stage0"和"stage1"，这两个TaskGraph组成一个模型副本，共需2张GPU卡。如果用户申请了8张卡，EPL会自动在pipeline外嵌套一层并行度为4的数据并行。
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问题三：EPL提供了哪些显存优化技术，并简述重算（Gradient Checkpoint）的原理？
EPL提供了哪些显存优化技术，并简述重算（Gradient Checkpoint）的原理？
参考回答：
EPL提供了重算（Gradient Checkpoint）、ZeRO、显存优化的AMP和Offload等显存优化技术。重算（Gradient Checkpoint）的原理是在前向传播过程中保留部分activation，在反向传播中重算被释放的activation，用时间换空间，以节省显存。
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问题四：在数据并行的场景下，ZeRO技术是如何帮助减少单卡显存占用的？
在数据并行的场景下，ZeRO技术是如何帮助减少单卡显存占用的？
参考回答：
在数据并行的场景下，ZeRO技术通过将optimizer state和gradient分片存储在不同的卡上，从而减少了单卡的persistent memory占用，有效解决了模型变大时容易超出单卡显存限制的问题。
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问题五：EPL的显存优化AMP版本相比常规AMP有哪些改进？
EPL的显存优化AMP版本相比常规AMP有哪些改进？
参考回答：
EPL的显存优化AMP版本相比常规AMP，改进了FP16 weight buffer的管理方式。在常规AMP中，需要维护一个FP16的weight buffer，对于参数量大的模型开销较大。而EPL的显存优化AMP版本则在需要时才进行cast，从而节约了显存。
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