在深度学习的世界里，数据和模型的规模不断扩大，处理这些数据所需的计算能力也日益增长。面对这样的挑战，如何有效利用硬件资源，加快模型的训练和推理过程呢？答案之一就是并行计算。
但是什么是并行计算？简单来说，就像在厨房做饭时，多个炉头同时工作，提高效率一样，计算任务被分配到多个处理器上，同步进行处理。在Pytorch中，这种并行处理的技术主要有两种形式：DataParallel和DistributedDataParallel。DataParallel是在单台机器上的多个GPU间分配任务，而DistributedDataParallel则是在多台机器的多个GPU间进行分配。这两种技术的核心目的都是提高训练效率，加速模型的学习过程。
文章目录
- 数据并行层方法对比
- nn.DataParallel
- nn.parallel.DistributedDataParallel
- 总结
数据并行层方法对比
对比nn.DataParallel和nn.parallel.DistributedDataParallel主要从同步/异步和数据并行/模型并行两个维度进行分析。
- 同步 vs. 异步：
nn.DataParallel：在处理数据时通常是同步的。它将输入数据分割并在多个GPU上并行计算，然后在继续下一步之前等待所有GPU完成，保证了同步性。nn.parallel.DistributedDataParallel：也主要是同步操作，但由于其设计适用于多机器ÿ