MODELS / 名词卡片
数据并行是什么？
Data Parallelism
多个模型副本处理不同数据，再按算法协调结果。
它有什么用？
判断模型如何学习、生成与被评估。
数据、结构、训练方法和评测口径影响实际能力。
放到具体情景里
训练时多张卡各自处理一部分样本。
最容易讲错：模型复制后显存占用仍需计算。
SCRIPT / 可编辑初稿
直接讲给别人听
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常见问题
数据并行是什么意思？
多个模型副本处理不同数据，再按算法协调结果。
理解它时最应该注意什么？
模型复制后显存占用仍需计算。
可以直接拿口播稿发布吗？
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延伸资料
- NVIDIA · CUDA Programming Guide ↗GPU 并行计算与内存模型。
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