文章详情

数据并行训练实践

在训练中等规模到大型深度学习模型时，单块GPU可能无法充分利用计算资源或处理足够的数据批次。数据并行（Data Parallel, DP）是一种简单且高效的并行训练策略，通过在多张GPU上复制模型副本并分批处理数据，实现训练加速和性能优化。本文将结合 PyTorch DDP 和 TensorFlow MirroredStrategy，分享数据并行训练的实践经

3 阅读