我們考慮一個典型的Transformer模型結構，在多層堆疊中，其中包含Attention層和MoE層（FeedForward層被替換為MoE層）。在模型最后是LM Head（語言模型頭），通常是一個全連接層，將隱層向量映射到詞表大小的輸出。

在您描述的配置中，MoE層采用allgatherEP模式，其輸出通過Reduce-Scatter操作得到分片輸出（每個TP組內，每張卡持有部分隱層維度）。而下一步的LM Head需要完整的隱層向量作為輸入。因此，在LM Head之前需要將分片的數據通過All-Gather操作聚合為完整向量。

具體流程如下：

MoE層輸出（Reduce-Scatter之后）：每張卡持有分片數據，形狀為 [batch_size, seq_len, hidden_size/TP_size]
例如：TP=4，hidden_size=6144，則每張卡持有 [batch_size, 16000, 1536]
為了進行LM Head計算（需要完整的隱層向量），在TP組內執行All-Gather操作：
將其他3張卡上的分片數據收集過來，每張卡都得到完整的隱層向量 [batch_size, 16000, 6144]
LM Head計算：
此時每張卡都擁有完整的輸出向量，可以獨立計算LM Head（一個線性層，權重形狀為 [vocab_size, hidden_size]）。
但是，由于LM Head的計算量可能很大（特別是詞表很大時），通常也會采用張量并行（TP）來切分這個線性層。
LM Head的TP切分：
將LM Head的權重矩陣按列切分（即hidden維度切分），每張卡持有一部分權重：[vocab_size, hidden_size/TP_size]。
這樣，每張卡只需要計算自己的部分：logits_local = input_full @ weight_local.T，輸出形狀為 [batch_size, seq_len, vocab_size/TP_size]
然后，通過All-Gather（在vocab維度）將logits聚合為完整的詞表大小（也可以使用Reduce-Scatter，但一般為了后續的損失計算，需要每張卡都有完整的logits，所以用All-Gather）：
每張卡收集其他卡計算的logits分片，得到完整的logits：[batch_size, seq_len, vocab_size]
但是，這里有一個效率問題：在LM Head之前做了All-Gather得到完整隱層，而后面又進行了兩次通信（第一次是矩陣乘后的All-Gather，第二次是為了得到完整logits）。實際上，我們可以通過Gather操作合并來優化。

另一種常見的做法（如Megatron-LM的做法）是：避免在LM Head之前做All-Gather，而是直接利用分片的隱層和分片的權重計算，然后再進行All-Gather（在詞表維度聚合）。這樣就只需要一次All-Gather通信。

步驟：

MoE層輸出：分片隱層 [batch_size, seq_len, hidden_size/TP_size]
LM Head權重：每張卡持有 [vocab_size, hidden_size] 的列切分（每個分片大小為 [vocab_size, hidden_size/TP_size]）
每張卡計算：logits_local = input_local @ weight_local.T 得到 [batch_size, seq_len, vocab_size] 的一部分（實際上是 [batch_size, seq_len, vocab_size] 在vocab維度上的一個分片？注意：矩陣乘法說明：input_local的隱層維度是hidden_size/TP，而weight_local.T的維度是 [hidden_size/TP_size, vocab_size]，但這樣乘出來的結果是 [batch_size, seq_len, vocab_size]，但是注意，這個結果是不完整的，因為輸入只是部分隱層。因此需要將各個卡的結果相加（Reduce-Sum）才能得到完整的logits。
因此，正確的做法是：
在計算完本地矩陣乘之后，需要進行一次All-Reduce（Sum）操作，將各個卡上的部分logits相加，得到完整的logits。但這里因為輸入本身就是分片的，所以需要All-Reduce。但是，這種做法在Megatron中只適用于無并行的線性層。在LM Head中，如果權重按列切分（即每張卡持有部分權重），那么每個分片權重與輸入分片相乘只能得到部分結果，而完整的結果需要將各個部分加起來（即沿著hidden維度拆分，然后結果相加）。

因此，LM Head的計算應該是：

輸入：X (每張卡上 [batch_size, seq_len, hidden_size/TP_size])
權重：W (每張卡上 [vocab_size, hidden_size/TP_size])

計算：local_logits = X @ W.T 得到 [batch_size, seq_len, vocab_size]，但這個結果只是部分結果（因為是隱層分片和權重分片相乘）

然后，需要All-Reduce（Sum）操作：將各個卡上的local_logits相加，得到完整的logits。

然而，在MoE之后，如果我們不進行All-Gather（還原完整隱層），那么LM Head就要在分片隱層的基礎上計算，然后通過All-Reduce來聚合。這樣通信量是多少呢？

通信量 = batch_size * seq_len * vocab_size * sizeof(float)

這通常很大，因為vocab_size很大（幾萬到幾十萬）。例如，batch_size=1, seq_len=16000, vocab_size=50000, 則通信量=1 * 16000 * 50000 * 4字節=3.2GB，這比之前All-Gather的通信量（1 * 16000 * 6144 * 2字節≈196MB）大得多。

因此，更高效的做法是：

在MoE輸出后，使用All-Gather恢復完整隱層（每張卡得到 [batch, seq, hidden]，通信量是 (TP_size-1)/TP_size * hidden_size * …，也就是上面提到的377MB左右，對于TP=4，每個分片1536，All-Gather需要發送3個1536的分片，所以輸入數據量是 3 * (batch_size * seq_len * 1536)，以batch=2, seq=16000為例：3 * 2 * 16000 * 1536 * 2字節（fp16）≈ 2.25GB（注意這是總發送數據量，在NCCL中，All-Gather會將這些數據分發到其他卡，所以每卡接收3塊數據，共約2.25GB，但現代GPU卡間帶寬高，如NVLink 600GB/s，實際時間很短）
然后，使用TP切分權重計算LM Head（不需要立即做All-Gather）。但注意，由于我們已經All-Gather得到了完整隱層，那么我們可以將LM Head的權重按行切分（即切分vocab維度）。這樣每張卡計算一部分詞表的logits。
然后，再使用All-Gather將各個卡上分詞的logits收集起來，得到完整的logits。
第二步的通信量：All-Gather聚合logits，通信量為：batch_size * seq_len * vocab_size * (TP_size-1)/TP_size * sizeof(float)

例如：batch=2, seq=16000, vocab=50000, TP=4，則通信量 = 2 * 16000 * 50000 * 3/4 * 4字節≈4.8GB（按float32計算，如果用float16則減半）。這依然很大。

所以，為了減少通信量，另一種策略是將LM Head的權重切分到不同的數據并行組（DP）中，只在一個設備上計算整個LM Head（不并行），但這樣會引入計算瓶頸。

或者，我們可以不進行第二次All-Gather，而是在后續的損失計算中進行優化。但是，損失計算（交叉熵）通常需要完整的logits。

實際上，我們觀察到，在Megatron-LM中，對于LM Head，他們采用了以下兩種方式之一：

A. 不切分LM Head（權重復制），在計算之前通過All-Gather得到完整隱層（這樣每張卡有完整隱層），然后每張卡獨立計算整個LM Head（權重復制，所以輸出也是完整的logits）。這樣避免了第二步的All-Gather，但每張卡都存儲了整個詞表（可能很大）且計算了完整的矩陣乘法（計算量大，但并行度高）。

B. 將LM Head用張量并行切分（按hidden維度切分權重），然后通過All-Reduce得到完整的logits（如上所述）。但這種方法在詞表大時通信量很大。

由于詞表很大（如50k），All-Reduce的通信量甚至比All-Gather隱層還要大，因此實際中更常見的是使用All-Gather隱層的方式（即先將隱層收集完整），然后每張卡獨立計算整個LM Head（需要每張卡都存儲完整的LM Head權重）。

但是，這需要每張卡都有足夠的顯存放得下整個LM Head（詞表大小×隱層大小×2字節（fp16））。例如50k×6144×2≈600MB，這可以接受。

因此，推薦做法：

MoE層輸出后，在TP組內通過All-Gather得到完整隱層（每張卡都有 [batch, seq, hidden]）。
然后，LM Head（一個線性層）的權重在每張卡上都是完整的（通過DP組廣播，每個DP組內的卡都有相同的權重副本）。
每張卡獨立計算：logits = hidden_full @ lm_head_weight.T，得到 [batch, seq, vocab]。
這樣避免了LM Head的并行通信，但增加了顯存占用（存儲完整LM Head權重）和計算量（每張卡都計算整個矩陣乘法）。然而，計算方面實際上通過數據并行分攤了（因為batch切分在數據并行組內，但實際上在TP組內也是完整batch？注意，TP組內的batch是完整的，因為前面All-Gather已經得到完整隱層，而每個TP組計算的是整個batch？）

澄清：我們的并行方式包括DP（數據并行）和TP（張量并行）。在TP組內，每個TP組處理一個數據并行分片（batch的一部分）。所以，在TP組內，All-Gather之后的隱層是該TP組負責的那部分batch（batch_size/DP_size）的完整隱層。然后，在TP組內每張卡計算完整的LM Head（對這部分batch）。

因此，總計算量：每個TP組獨立計算batch_size/DP_size個樣本的整個LM Head。

這樣，LM Head的計算在多個TP組之間是數據并行的（每個組算一部分batch）。

所以，這個方案是可行的，并且沒有額外的通信。

總結流程：

在注意力層：使用TP=4（和DP=4）計算。
MoE層：使用TP=4和EP=4（allgatherEP模式），輸出通過Reduce-Scatter得到分片隱層（每個卡持有部分隱層）。
為了進入后續層（比如下一層可能是Attention層）需要完整隱層？但這里是進入LM Head。
但是，在模型結構上，通常MoE層后面可能還有層（如另一個Attention層），但最后才是LM Head。在您的配置中，可能MoE層是最后一層專家層，然后輸出到LM Head。

因此，如果后面是LM Head，那么：

Step1: MoE層輸出（Reduce-Scatter后） -> 每張卡有 [batch, seq, hidden/TP]
Step2: 執行All-Gather（在TP組內）得到完整的隱層 [batch, seq, hidden]（注意，這個batch是當前DP分片，即batch/DP_size）
Step3: 將完整隱層輸入到LM Head（每張卡都有完整的LM Head權重，獨立計算）
Step4: 得到logits [batch, seq, vocab]，然后計算損失（在數據并行組內需要聚合損失？或者直接在每個設備上計算自己部分batch的損失，然后梯度聚合時自然合并）

注意：損失計算不需要跨設備通信，因為每個設備只計算自己部分batch的損失（標簽也是分片的），最后梯度聚合在數據并行組內進行（只對模型參數梯度，損失值本身不需要聚合）。

所以，在MoE層后到LM Head之間，需要一次All-Gather（在TP組內）來恢復完整隱層，然后直接計算LM Head。

這個All-Gather操作是必要的。

如果您不想做這次All-Gather，另一種方法是：將LM Head的TP計算與前面的MoE層的TP輸出分片對齊（按隱層維度切分），然后通過All-Reduce（Sum）來聚合logits。但是，如上所述，All-Reduce的通信量很大（因為詞表大），所以通常不采用。

結論：在您的配置下，MoE層后進入LM Head之前，需要一次All-Gather（在TP組內）來恢復完整隱層。

這也就是為什么您的問題描述中說“然后進入下一步采用all gather”的原因。