5、数据并行训练：从基础到容错的全面指南

数据并行训练：从基础到容错的全面指南

1. 数据并行训练基础

1.1 定义优化器

在数据并行训练中，我们通常使用随机梯度下降（SGD）作为优化器。以下是定义SGD优化器的代码：

import torch.optim
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), learning_rate, ...)

这段代码将模型的参数和相关超参数（如学习率）传递给SGD优化器。

1.2 模型同步

在为每个GPU获取数据分区后，我们需要将训练样本加载到加速器中。在每个GPU上，我们需要定义一个 train_loader() 函数。以下是主要的反向传播过程代码：

optimizer.zero_grad()
loss_fn.backward()

这个过程包括两个主要步骤：
1. 清除上一次迭代产生的梯度。
2. 调用 backward() 函数，自动执行模型同步。

loss_fn.backward() 中的模型同步工作原理如下：
1. 当一个层生成其局部梯度后，PyTorch会初始化一个每层的All-Reduce函数，以获取该层的全局同步梯度。为了减少系统控制的开销，PyTorch通常会将多个连续层分组，并执行每组的All-Reduce函数。
2. 当所有