本题考察分布式训练中的模型并行概念。模型并行是将模型的不同层或者模块分配到不同的设备上进行训练。A选项数据并行是指将训练数据划分到不同的设备上，每个设备训练完整的模型。C选项混合精度训练是指在训练过程中使用不同精度的数据类型来减少内存使用和加快计算速度。D选项动态批处理是指根据当前训练情况动态调整批次大小，属于性能调优。因此，模型并行是核心考点。 - **核心考点说明:** 模型并行的基本概念。 - **解题思路分析:** 题目询问的是将模型不同部分分配到不同节点，这正是模型并行的定义。 - **选项A分析:** 数据并行是数据的划分，而不是模型的划分。 - **选项B分析:** 正确答案。模型并行是将模型拆分并分配到不同设备。 - **选项C分析:** 混合精度训练是一种性能优化方法，与模型划分无关。 - **选项D分析:** 动态批处理也是一种性能优化方法，与模型划分无关。 - **易错点提醒:** 容易混淆数据并行和模型并行，需要明确区分数据和模型这两个概念的划分。