6.1.2 静态与动态分区（Partitioning）

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6.1.2 静态与动态分区（Partitioning） 6.1.2 静态与动态分区（Partitioning）在追求极致算力利用率的过程中，单一计算单元的物理边界往往成为制约系统整体 TOPs（Tera Operations Per Second）输出的瓶颈。无论是大规模深度学习训练还是高性能推理服务，将庞大的计算图或数据集拆解并映射到多个计算核心上，即分区（Partitioning），是突破这一瓶颈的关键手段。分区策略的选择直接决定了通信开销与计算负载的平衡点，进而影响最终的吞吐量与延迟。本节将深入剖析静态分区与动态分区的技术内核，从算法原理到工程落地，揭示如何通过精细化的分区控制榨干硬件性能。分区策略的本质抉择分区的核心矛盾始终在于“确定性”与“灵活性”的博弈。