什么是分布式训练？

分布式训练通过多台设备（如GPU/TPU集群）并行计算，显著加速大型AI模型的训练过程。核心目标是降低单机训练的计算瓶颈，适用于参数量巨大的深度学习模型。

📌 关键优势

  • 加速训练：多卡协同计算，训练时间可缩短数倍
  • 节省成本：利用多台设备资源，降低单台高成本硬件需求
  • 处理大规模数据：支持海量数据集的分布式加载与处理
分布式训练

🧠 常见分布式训练方法

1. 数据并行（Data Parallelism）

  • 每个设备持有模型完整副本，分割数据批次进行计算
  • 使用AllReduce同步梯度（如PyTorch的DDP模式）
  • 📌 适用场景：模型结构简单，数据量大

2. 模型并行（Model Parallelism）

  • 将模型拆分到不同设备，仅传输激活值
  • 需手动划分层/模块（如TensorFlow的MirroredStrategy）
  • 📌 适用场景：单卡内存不足，模型结构复杂

3. 混合并行（Hybrid Parallelism）

  • 结合数据并行与模型并行，优化通信与计算效率
  • 常见方案：ZeRO优化、流水线并行（Pipeline Parallelism）
  • 📌 适用场景：超大规模模型训练（如LLM）
数据并行_模型并行

🧩 实现工具与框架

框架 支持方式 适用场景
PyTorch DDP, NCCL, Horovod 研究级分布式训练
TensorFlow MirroredStrategy, TPUStrategy 工业级生产环境
HuggingFace Accelerate库 快速部署多GPU训练

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⚠️ 注意事项

  1. 通信效率：选择低延迟的分布式通信库（如NCCL）
  2. 设备兼容性：确保多设备驱动与网络配置一致
  3. 数据同步：合理设置同步频率避免梯度漂移
  4. 容错机制：启用checkpointing应对设备故障
分布式训练架构

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