模型并行与数据并行详解 📚

在深度学习训练中，模型并行与数据并行是提升计算效率的两大核心策略。以下是关键区别与应用场景：

🧠 模型并行

• 定义：将模型的不同层分配到多个设备上
• 适用场景：
  • 大型模型（如Transformer）的参数量超过单设备内存限制
  • 需要利用多GPU的算力优势
• 优点：
  • 减少单设备内存压力
  • 适合计算密集型任务
• 

  模型并行示意图

📁 数据并行

• 定义：复制模型到多个设备，每个设备处理不同数据批次
• 适用场景：
  • 数据量庞大但单个样本内存占用低
  • 需要充分利用设备的计算资源
• 优点：
  • 简化设备间通信
  • 适合数据密集型任务
• 

  数据并行示意图

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