训练中的数据并行DP详细讲解

1. 概述

数据并行（Data Parallelism）是将相同的模型副本放在多个设备上，并将训练数据划分为不同的批次，每个设备处理一部分数据。每个设备独立地计算前向传播和反向传播，然后在每一轮迭代结束时，设备之间同步梯度并更新模型参数。

基本思想是将训练数据集拆分到多个 GPU 上，每个 GPU 都维护模型的完整副本。在每次训练迭代期间：

这种方法允许训练随 GPU 数量线性扩展，因为每个 GPU 可以并行处理不同的数据批次。主要优点是，它允许您有效利用多个 GPU 的总内存和计算能力来训练比单个 GPU 更大的模型。

其中，ZeRO-DP 减少内存使用并加速大规模模型的训练，详细讲解请参考：

下面我们看下数据并行如何更新模型状态、参数。

同步更新方法中，所有 GPU 的梯度都会被汇总，每次迭代后，模型参数都会在所有 GPU 上同时更新，由于更新是同时应用的，因此模型状态在所有 GPU 上都是同步的，可确保模型状态在所有 GPU 上保持一致。

问题：
如果 GPU 之间的通信速度较慢，则可能会限制训练吞吐量。

异步更新方法中，每个 GPU 都会独立更新其本地模型副本，而无需等待其他 GPU。参数更新会与其他 GPU 异步共享，这可以提高训练吞吐量，但也会导致 GPU 之间的模型状态不一致，可能会影响收敛。

问题： 如果将梯度更新发送到所有其他节点或中央服务器并立即应用，那么就会出现扩展问题。随着 GPU 数量的增加，参数服务器将不可避免地遇到瓶颈。如果没有参数服务器，网络拥塞也会成为问题。即使使用了许多 GPU，我们训练模型的速度也会比预期的要慢。

选择同步更新还是异步更新通常需要在训练吞吐量和模型收敛之间进行权衡。同步更新通常可实现更稳定的训练，而异步更新速度更快，但可能需要更仔细地调整超参数。

异步更新的关键问题是 GPU 之间模型状态可能不一致。当每个 GPU 独立更新其本地模型副本而不等待其他 GPU 时，可能会导致以下问题：

但是，AllReduce 可以有效地处理这个问题。其中，Ring-AllReduce 是一种称为的去中心化异步算法 AllReduce，Ring-AllReduce 以有向单向环的形式组织节点。

AllReduce 是一种常用的分布式计算中的通信模式，尤其在并行计算和深度学习训练中非常关键。它是一个集体通信操作，意味着所有的参与进程都会执行相同的操作，并且每个进程最终都会得到相同的结果。AllReduce 的主要目的是将所有参与节点的数据聚合起来，并将聚合后的结果广播回所有的节点。

AllReduce 的基本步骤：

Reduce（归约）：在这个阶段，每个参与节点贡献一部分数据（通常是某个局部计算的结果）。这些数据会被收集起来，并通过某种归约运算（比如求和、取平均、最大值、最小值等）合并成一个全局结果。
Broadcast（广播）：在完成归约之后，所有参与节点都会接收到这个全局结果，从而确保每个节点都拥有相同的最终数据。

下面 AllReduce 工作图：