lybugproducer的博客

本文介绍了深度学习中的张量并行技术，重点分析了两种切分方式：行并行和列并行。行并行将权重矩阵按行拆分到不同设备，输入矩阵随之按列拆分，通过all-reduce聚合结果；列并行则将权重矩阵按列拆分，输入保持不变，通过all-gather聚合输出。两种方法都能有效减少单个设备的显存占用，并利用多设备并行计算加速模型训练。

本文介绍了深度学习模型训练中的数据并行优化技术ZeRO系列。

本文详细介绍了深度学习分布式训练中的Ring All-Reduce梯度同步算法。该算法采用环形通信结构，分为Scatter-Reduce和All-Gather两个阶段：首先将梯度分块进行累加计算(各GPU负责不同参数块)，然后广播完整的累加结果。通过四块GPU和9个参数的实例演示，文章展示了完整的通信流程，包括4次通信完成梯度聚合和广播。Ring All-Reduce的优势在于通信量不随设备数增加而显著增长(N个设备只需2×(N-1)次通信)，特别适合大规模参数同步场景。

本文介绍了深度学习中的关键并行技术，重点探讨了数据并行方法。数据并行通过将模型复制到多个GPU上并拆分训练数据，实现了加速训练过程。文章详细阐述了数据并行的工作流程，包括模型分发、数据拆分、并行计算和梯度同步等步骤。通过单层全连接网络的算例验证，证明了数据并行的数学正确性：将4个样本平分给2个GPU后，梯度同步结果(7.5)与单卡完整批量计算完全一致。数据并行有效解决了大规模模型训练时单GPU计算能力不足的问题。