在训练可并行度方面，效率最高的模型是C: Transformer模型。

专业分析：

1. **循环神经网络（RNN）**：
- RNN的结构是顺序的，因为它需要依赖前一个时间步的输出来计算当前时间步的结果。这种顺序性导致RNN在训练时难以并行化，因为每个时间步都需要等待前一个时间步完成。
- 这种顺序依赖性限制了RNN的并行处理能力，尤其是在处理长序列时，训练效率较低。

2. **卷积神经网络（CNN）**：
- CNN通过卷积操作提取局部特征，其计算主要集中在卷积核的应用和特征图的生成上。这些操作可以在不同的卷积核和不同的输入区域上并行进行。
- 虽然CNN在空间维度上具有较好的并行化能力，但其结构仍然需要一定的顺序处理，特别是在深层网络中，层与层之间是顺序处理的。

3. **Transformer模型**：
- Transformer模型使用自注意力机制（self-attention），这种机制允许模型在计算时不依赖于顺序信息。每个输入元素可以独立地与其他元素进行交互，这使得Transformer在序列长度上具有高度的并行化能力。
- 在训练过程中，Transformer模型的自注意力机制和前馈神经网络层都可以在输入序列的所有位置上同时计算，因此极大地提高了并行计算的效率。

综上所述，Transformer模型由于其自注意力机制和并行计算的特性，在训练可并行度方面效率最高。