人工智能大模型技术基础系列之：深度学习模型分布式训练_ai 分布式训练

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

深度学习(Deep Learning)近年来在图像、语音、自然语言等领域广泛应用，取得了很好的效果。在训练神经网络时，通常使用单个GPU进行训练。因此，当模型规模较大时，GPU显存不足，无法同时容纳所有参数，只能采用分布式训练的方式，将模型拆分成多块GPU并行训练，从而提高训练速度和利用率。这一切都是基于数据并行的分布式计算技术所带来的。深度学习模型的分布式训练方案也越来越多样化，涵盖了单机多卡、多机多卡、联邦学习等多个方面。本文根据知识点、历史沿革、应用范围、研究进展、技术特点、实践案例等方面对深度学习模型的分布式训练进行全面剖析，力争准确、全面地阐述分布式训练的原理、方法、技巧、难点和未来发展方向。

2.深度学习模型的分布式训练技术历史演变

传统单机多卡训练

最早期的机器学习任务是在单个计算机上通过多块GPU进行并行运算，即单机多卡(Single-Machine Multi-Card)的训练方式。但随着硬件性能的提升，多GPU之间的数据同步及通信代价越来越高，导致单机多卡的训练效率大大降低。为了解决这个问题，加速训练的关键在于减少同步的时间。

数据并行

随着深度学习的兴起，数据集的大小已经越来越大，传统的单机多卡训练方式无法满足需求，需要增加更多的GPU。同时，由于硬件资源的限制，GPU只能利用一定比例的内存，这就需要在训练过程中将数据划分到不同的GPU上。这样一来，每个GPU都有自己的训练数据集，互相独立训练，不会互相影响。这种训练方式被称作数据并行(Data Parallelism)，简称DP。DP训练中，多个GP