[legacy] clean up legacy code (#4743)

* [legacy] remove outdated codes of pipeline (#4692)

* [legacy] remove cli of benchmark and update optim (#4690)

* [legacy] remove cli of benchmark and update optim

* [doc] fix cli doc test

* [legacy] fix engine clip grad norm

* [legacy] remove outdated colo tensor (#4694)

* [legacy] remove outdated colo tensor

* [test] fix test import

* [legacy] move outdated zero to legacy (#4696)

* [legacy] clean up utils (#4700)

* [legacy] clean up utils

* [example] update examples

* [legacy] clean up amp

* [legacy] fix amp module

* [legacy] clean up gpc (#4742)

* [legacy] clean up context

* [legacy] clean core, constants and global vars

* [legacy] refactor initialize

* [example] fix examples ci

* [example] fix examples ci

* [legacy] fix tests

* [example] fix gpt example

* [example] fix examples ci

* [devops] fix ci installation

* [example] fix examples ci

docs/source/zh-Hans/advanced_tutorials/add_your_parallel.md

@@ -24,7 +24,7 @@
 并行通常由进程组来管理，参与相同并行算法的进程被置于同一进程组。对于不同的并行算法，需要创建不同的进程组。
 Colossal-AI 为用户提供了一个全局 context，使他们能够轻松地管理进程组。如果你想添加新的进程组，你可以很容易地定义一个新的类并在你的配置文件中设置它。为了定义你自己的进程组创建方式，你可以按照下面的步骤来创建一个新的分布式初始化。
 
-1. 在 `colossalai.context.parallel_mode.ParallelMode` 中添加你自己的并行模式。
+1. 在 `colossalai.legacy.context.parallel_mode.ParallelMode` 中添加你自己的并行模式。
     ```python
     class ParallelMode(Enum):
         GLOBAL = 'global'

docs/source/zh-Hans/advanced_tutorials/train_gpt_using_hybrid_parallelism.md

@@ -37,7 +37,7 @@ import torch.nn as nn
 from colossalai import nn as col_nn
 from colossalai.amp import AMP_TYPE
 from colossalai.legacy.builder.pipeline import partition_uniform
-from colossalai.context.parallel_mode import ParallelMode
+from colossalai.legacy.context.parallel_mode import ParallelMode
 from colossalai.core import global_context as gpc
 from colossalai.legacy.engine.schedule import (InterleavedPipelineSchedule,
                                         PipelineSchedule)

docs/source/zh-Hans/basics/command_line_tool.md

@@ -26,22 +26,4 @@ Colossal-AI给用户提供了命令行工具，目前命令行工具可以用来
 
 在分布式训练时，我们可以使用`colossalai run`来启动单节点或者多节点的多进程，详细的内容可以参考[启动 Colossal-AI](./launch_colossalai.md)。
 
-## 张量并行基准测试
-
-Colossal-AI提供了多种张量并行，想要充分理解这些方法需要一定的学习成本，对于新手来说很难靠经验选择一个并行方式。
-所以我们提供了一个简单的基准测试，能够让用户在自己的机器上测试不同张量并行的性能。这个基准测试跑一个并行的MLP模型，
-输入数据的维度为`（批大小，序列长度，隐藏层维度）`。通过指定GPU的数量，Colossal-AI会搜索所有可行的并行配置。用户可以通过查看`colossalai benchmark --help`来自定义相关的测试参数。
-
-```shell
-# 使用4个GPU
-colossalai benchmark --gpus 4
-
-# 使用8个GPU
-colossalai benchmark --gpus 8
-```
-
-:::caution
-
-目前仅支持单节点的基准测试。
-
-:::
+<!-- doc-test-command: echo  -->