5、数据并行训练全解析：从单机器多GPU到多机器多GPU

数据并行训练全解析：从单机器多GPU到多机器多GPU

1. 数据并行训练基础

在数据并行训练中，随机梯度下降（SGD）是常用的优化器。定义如下：

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

此代码将模型参数和相关超参数（如学习率）传入SGD优化器。

2. 模型同步

获取每个GPU的数据分区后，需将训练样本加载到加速器中。在每个GPU上，要定义 train_loader() 函数。主要的反向传播过程如下：

optimizer.zero_grad()
loss_fn.backward()

步骤如下：
1. 清零上一次迭代产生的梯度。
2. 调用 backward() 函数，自动进行模型同步。

loss_fn.backward() 中的模型同步机制如下：
1. 某层生成局部梯度后，PyTorch会初始化每层的All - Reduce函数，以获取该层全局同步的梯度。为减少系统控制开销，常将多个连续层分组，执行每组的All - Reduce函数。
2. 所有层完成All - Reduce操作后，PyTorch会将所有层的梯度写入 model_parameters