15、分布式训练与超参数优化：原理、方法与实践

分布式训练与超参数优化：原理、方法与实践

1. 分布式训练方法

在分布式训练中，常见的方法有数据并行和模型并行。数据并行是将完整的模型副本放置在每个设备上，把数据划分到多个设备，然后聚合梯度并在每个训练步骤中更新模型。不过，这种方法基于一个假设，即整个模型可以加载到一个GPU中，但实际情况并非总是如此。

1.1 模型并行

模型并行的思路是将神经网络拆分成较小的子网络，让每个子网络在不同的GPU上运行。以下是一个使用PyTorch实现模型并行的示例代码：

gpu1 = 1
gpu2 = 2

class a_large_model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # initialize the network as two sub networks.
        self.subnet1 = ...
        self.subnet2 = ...

        # put sub network 1 and 2 to two different GPUs  
        self.subnet1.cuda(gpu1)
        self.subnet2.cuda(gpu2)

    def forward(x):
        # load data to GPU 1 and calculate output for  
        # subnet 1, GPU 2 is idle at the moment.
        x = x.cuda(g