分布式训练分布式训练有两种实现模式：模型并行和数据并行。模型并行的方式一般适用于如下两个场景： 模型架构过大： 完整的模型无法放入单个GPU。如2012年ImageNet大赛的冠军模型AlexNet是模型并行的典型案例，由于当时GPU内存较小，单个GPU不足以承担AlexNet，因此研究者将AlexNet拆分为两部分放到两个GPU上并行训练。网络模型的结构设计相对独立： 当网络模型的设计结构可以并行化时，采用模型并行的方式。如在计算机视觉目标检测任务中，一些模型（如YOLO9000）的边界框回归和类别预测是独立的，可以将独立的部分放到不同的设备节点上完成分布式训练。数据并行的方式与众人拾柴火焰高的道理类似，如果把训练数据比喻为砖头，把一个设备（GPU）比喻为一个人，那单GPU训练就是一个人在搬砖，多GPU训练就是多个人同时搬砖，每次搬砖的数量倍数增加，效率呈倍数提升。值得注意的是，每个设备的模型是完全相同的，但是输入数据不同，因此每个设备的模型计算出的梯度是不同的。如果每个设备的梯度只更新当前设备的模型，就会导致下次训练时，每个模型的参数都不相同。因此我们还需要一个梯度同步机制，保证每个设备的梯度是完全相同的。