数据处理方法、装置、设备及可读存储介质

本申请公开了一种数据处理方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：获取M个初始芯片组；基于初始模型中单个网络层对应的学习参数量，对每个初始芯片组内的芯片分别进行分组，得到P个流水线并行组；基于负载均衡条件、P个流水线并行组的平均算力系数、初始模型的网络层数和P个流水线并行组分别对应的组算力系数，对P个流水线并行组进行分组组合，得到D个数据并行组以及D个数据并行组分别对应的样本输入量；D个样本输入量所指示的输入样本，用于对在对应的数据并行组上所配置的初始模型并行进行模型训练。采用本申请，可以提高混合部署的芯片集群的计算资源的利用率，以及提高模型的训练效率。