中国科学报5月29日报道，西北农林科技大学刘斌教授团队联合美国纽约州立大学、云南大学，在国际权威期刊《IEEE Transactions on Computers》发表研究成果，提出混合并行新算法GroPipe。该算法首次融合流水线模型并行（PMP）与数据并行（DP），通过动态负载均衡技术，显著提升AI模型训练效率。

测试显示，在8-GPU服务器上，GroPipe对ResNet、VGG等模型的训练速度较主流方案提升42.2%至79.2%，BERT-base模型性能最高提升51%。这一突破为解决大规模深度学习中的算力瓶颈提供了新思路。