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换一换

在大规模AI训练集群中，通常采用数据并行的方式完成训练。数据并行即每个设备使用相同的模型、不同的训练样本，每个device计算得到的梯度数据需要聚合之后进行参数更新。如果按照梯度聚合方式进行分类，数据并行的主流实现有PS-workers架构和AllReduce集合通信两种，Ascend平台两种都支持，详细使用说明请参考Allreduce架

网站的访问与云服务器的网络配置、端口通信、防火墙配置、安全组配置等多个环节相关联。任意一个环节出现问题，都会导致网站无法访问。本节操作介绍网站无法访问时的排查思路。网站无法访问怎么办？如果打开网站有报错提示信息，首先应该根据报错提示信息，排查可能的原因。您可以参考通用请求返回值中错误码说明排查可能原因。以下排查思路根据原因的出现概率进行排

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在深度学习中，当数据集和参数量的规模越来越大，训练所需的时间和硬件资源会随之增加，最后会变成制约训练的瓶颈。分布式并行训练，可以降低对内存、计算性能等硬件的需求，是进行训练的重要优化手段。分布式训练通过将计算任务按照一定的方法拆分到不同加速芯片上来加速模型的训练速度，拆分的计算任务之间通过集合通信来完成信息的汇总和交换，完成整个训练任务的

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