AI智算领域基本概念【8】——并行计算(数据并行)

在分布式深度学习中，数据并行、张量并行和流水线并行是三种常见的并行策略，用于加速模型训练和推理。本节先来介绍数据并行。

1、定义：

将数据批次分割成多个子批次或者子集，分配到不同的计算设备（如GPU）上，每个设备拥有完整的模型副本，独立计算梯度，最后同步更新模型参数。

2、运行原理：

（1）数据分割：

将训练数据集分成多个子集（称为小批量或mini-batches）。

每个计算设备分配到一个小批量数据。

（2）模型复制：

每个设备上都存储一份完整的模型副本。

（3）并行计算：

每个设备使用自己的数据和模型副本，独立计算前向传播和反向传播，得到局部梯度。

（4）梯度同步：

所有设备通过通信（如All-Reduce操作）将局部梯度汇总，计算全局梯度。

（5）参数更新：

使用全局梯度更新模型参数。

更新后的参数同步到所有设备，确保模型一致性。

3、优点：

实现简单（数据并行是分布式深度学习中实现起来相对简单的策略。且主流深度学习框架如PyTorch、TensorFlow都提供了内置支持）。

适合数据量大的场景（当数据集非常大时，数据并行可以显著加速训练过程）。

4、缺点：

每个设备需存储完整模型，内存占用高。

设备间通信开销大（在梯度同步阶段，设备之间需要频繁通信，可能成为性能瓶颈）。