详解 PyTorch DDP 的梯度桶机制:为什么分布式训练不只是简单的多卡并联
在构建大型深度学习模型时,分布式数据并行(DDP)是提高训练速度的关键技术。然而,许多人误以为分布式训练只是简单地将模型复制到多张卡上并行计算。事实并非如此,真正的效率瓶颈在于梯度同步。PyTorch DDP通过其独特的梯度桶(Gradie...
在构建大型深度学习模型时,分布式数据并行(DDP)是提高训练速度的关键技术。然而,许多人误以为分布式训练只是简单地将模型复制到多张卡上并行计算。事实并非如此,真正的效率瓶颈在于梯度同步。PyTorch DDP通过其独特的梯度桶(Gradie...
全球AI领域的竞争核心,不在于简单的科研论文数量,而在于基础设施和工程化能力,特别是大规模模型的高效训练和部署能力。衡量一个国家或组织在AI领域是否领先的关键指标之一,就是其能否以经济、高效的方式,在数百乃至数千块GPU上完成万亿级参数模型...