9、分布式训练基础与亚马逊SageMaker实践

分布式训练基础与亚马逊SageMaker实践

在机器学习模型训练过程中，尤其是处理大型模型和数据集时，训练时间可能会变得非常漫长。幸运的是，如今有许多优秀的解决方案，其中亚马逊SageMaker和AWS云服务就是很好的选择。下面将详细介绍分布式训练的两个关键概念：数据并行和模型并行，以及如何在亚马逊SageMaker上进行分布式训练。

数据并行和模型并行的基本概念

• 数据并行 ：适用于处理超大型数据集。以一个有两个GPU的实例为例，若模型较小（参数少于10亿），数据并行软件框架会为每个GPU复制一份模型，并使用分布式数据加载器将全局批次数据按模型副本数量进行分割。例如，全局批次大小为32时，每个GPU的批次大小为16。在训练过程中，每个模型副本执行前向传播，然后将输出发送到中央控制平面，该平面计算所有副本输出的加权平均值，与真实值比较后通过优化器运行梯度下降算法，最后将新的模型权重发送回每个副本。每完成一个批次称为一个步骤，遍历整个数据集称为一个epoch。
• 模型并行 ：用于处理大型模型。现代许多先进模型参数规模从数十亿到数万亿不等。模型并行包含多种方法，其中最简单的是流水线并行，即将神经网络的不同层分配到不同的GPU上。对于无法在单个GPU上运行的层，可采用张量并行，将一个张量的不同部分放置在不同的GPU上。

数据并行和模型并行的结合使用

在实际应用中，大型模型需要与大型数据集结合使用才能发挥最佳效果。在计算机视觉领域，大多数模型可以在单个GPU上运行，此时仅使用数据并行就可以提高训练效率。而在自然语言处理领域，高性能模型通常需要