深度学习中的数据并行

一、概念

        数据并行（Data Parallel）是一种常见的并行化策略，用于加速模型训练过程。数据并行的基本思想是将训练数据分成多个子集，并将这些子集分配给多个处理单元（如GPU或CPU核心），每个处理单元独立地计算其子集上的梯度，然后将这些梯度汇总起来更新模型参数。当然，这也意味着每个处理单元上都需要有一个完整的模型副本。

二、原理及优势

1、原理

• 数据分割：首先，将训练数据集分成多个子集，每个子集分配给一个处理单元（如GPU）。
• 并行计算：其次，每个处理单元使用相同的模型副本在其子集上进行前向传播和后向传播，计算梯度。
• 梯度汇总：再次，将所有处理单元计算的梯度汇总（通常是求平均）。在每个迭代步骤结束时，所有GPU上的梯度需要被聚合。这个过程通常通过特定的通信操作来完成，如AllReduce操作。AllReduce操作会将所有GPU上的梯度相加，然后平均，以获得全局的梯度。
• 参数更新：再次，使用汇总后的梯度更新所有模型副本的参数。

2、优势

• 加速训练：通过并行处理多个数据子集，可以显著加快模型训练速度。
• 扩展性好：可以轻松扩展到多个 GPU 或多个机器上，适用于大规模数据集。
• 资源利用率高