什么是分布式训练？
分布式训练通过多台设备协同计算，显著提升深度学习模型的训练效率。其核心目标是并行化计算任务，适用于大规模数据和复杂模型场景。
关键技术点
数据并行（Data Parallelism）
- 将数据分割到多个设备，每个设备独立计算模型梯度
- 使用
AllReduce等算法同步参数更新 - 优点：简单易实现，适合数据量大的场景
模型并行（Model Parallelism）
- 将模型参数分割到不同设备，适用于参数量巨大的模型
- 需要精细设计设备间通信与计算依赖
- 优点：减少单机内存压力，适合超大模型
混合并行（Hybrid Parallelism）
- 结合数据并行与模型并行，优化资源利用率
- 常见策略：流水线并行 + 数据并行
优化技巧
- 通信优化：使用
NCCL或Horovod等框架减少设备间数据传输延迟 - 负载均衡：动态调整任务分配，避免设备空闲
- 异步更新：通过
Async SGD提升训练吞吐量 - 硬件适配：根据 GPU/TPU 规格选择最优并行方案
常见问题
- 设备间同步延迟：可通过异步更新或优化 AllReduce 算法缓解
- 梯度冲突：使用
Gradient Clipping防止数值不稳定 - 资源竞争：合理分配显存与 CPU 资源，避免瓶颈