7-3 单机多卡并行

news2024/9/22 5:32:34

一台机器可以安装多个GPU（1-16）
在训练和预测时，我们将一个小批量计算切分到多个GPU上来达到加速的目的
同样一个小批量，让用多个GPU同时运行来一起完成这个计算梯度的过程
常用的切分方案有
- 数据并行
- 模型并行
- 通道并行（数据+模型并行）

数据并行 VS 模型并行

数据并行：将小批量分成 $n$ 块，每个GPU拿到完整参数来计算一块数据的梯度（最后将所有GPU上的梯度加起来，就能得到完整梯度）
- 通常性能很好
模型并行：将模型分成 $n$ 块，每个GPU拿到一块模型计算它的前向和反向结果
- 通常用于模型大到单GPU放不下

数据并行

请添加图片描述

总结

当一个模型能用单卡计算时，通常使用数据并行拓展到多卡上
模型并行则用在超大模型上

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