用Einsum推导张量分片逻辑，提升分布式训练效率

本文介绍了如何使用 Einstein summation（einsum）符号高效地推导和计算张量分片。相比传统的画图法，这种方法能更快速准确地处理分片矩阵的乘法逻辑。作者阐述了 einsum 的基本规则及反向传播中的梯度计算，并通过张量并行和序列并行的具体案例，展示了如何推导分片规则，解释了分布式训练中通信操作（如 all-reduce）背后的数学原理。这对深入理解和优化大模型分布式训练架构具有重要价值。