分布式并行训练

在深度学习中，当数据集和参数量的规模越来越大，训练所需的时间和硬件资源会随之增加，最后会变成制约训练的瓶颈。分布式并行训练，可以降低对内存、计算性能等硬件的需求，是进行训练的重要优化手段。根据并行的原理及模式不同，业界主流的并行类型有以下几种：

  • 数据并行（Data Parallel）：对数据进行切分的并行模式，一般按照batch维度切分，将数据分配到各个计算单元（worker）中，进行模型计算。

  • 模型并行（Model Parallel）：对模型进行切分的并行模式。MindSpore中支持层内模型并行模式，即对参数切分后分配到各个计算单元中进行训练。

  • 混合并行（Hybrid Parallel）：指涵盖数据并行和模型并行的并行模式。

当前MindSpore也提供分布式并行训练的功能。它支持了多种模式包括：