2、数据并行训练：加速机器学习模型训练的有效策略

数据并行训练：加速机器学习模型训练的有效策略

1. 单节点训练的瓶颈

通常认为，在单节点训练中，输入数据量越大，训练时间就越长。但从数据流的角度来看，并非如此。从系统层面分析，数据加载带宽和模型训练带宽不匹配才是真正的问题。

1.1 真正的瓶颈

大输入数据量并非单节点训练时间长的根本原因，数据加载带宽和模型训练带宽的不匹配才是关键。

1.2 单节点在流行数据集上的训练时间

以 NVIDIA Tesla M60 GPU 作为加速器，对 VGG - 19 和 ResNet - 164 在 CIFAR - 10 和 CIFAR - 100 数据集上进行训练，达到 91% 以上模型测试准确率的总训练时间如下：
| 模型 | CIFAR - 10 训练时间 | CIFAR - 100 训练时间 |
| ---- | ---- | ---- |
| VGG - 19 | 约 2 小时 | 约 2 小时 |
| ResNet - 164 | 约 10 小时 | 约 10 小时 |

可以看出，在 CIFAR - 10/100 数据集上，单 GPU 训练时间尚可接受，这主要是因为图像分辨率低（32x32），训练阶段生成的中间结果较小，能在固定硬件内存中一次训练更多输入图像，从而提高了模型训练带宽，缓解了数据加载带宽和模型训练带宽的不匹配。

然而，对于 ImageNet - 1K 这样的现代机器学习模型训练数据集，情况就不同了。同样的训练环境下，训练 VGG - 19 和 ResNet - 50 模型，单 GPU 训练时间长达约 2 周。这是因为 ImageNet - 1K