Execution Context
数据并行训练将完整的模型权重复制到多个GPU设备上，以分发前向和反向传播的计算。这种方法对于在大型数据集上训练深度学习模型至关重要，因为单个设备可能缺乏足够的内存或计算能力。通过在每个批次更新后同步梯度，该方法确保模型具有一致的收敛性，同时显著缩短总训练时间，相比于顺序处理方式。
该系统会在集群中的每个参与式 GPU 节点上初始化相同模型的副本。
在每次迭代中，每个设备独立处理不同的数据批次，同时保持权重同步。
计算出的梯度通过 All-Reduce 通信协议进行聚合，以一致地更新全局模型状态。
Operating Checklist
将数据集划分为批次，以确保每个批次的大小不超过单个GPU的内存限制。
将相同的模型参数分发到集群中所有指定的GPU节点。
在每个设备上执行前向和反向传播，并使用其分配的数据子集。
在执行集体参数更新之前，同步并聚合梯度。
Integration Surfaces
集群配置
定义GPU拓扑结构，并确定网络带宽需求，以实现高效的设备间梯度同步。
模型初始化
确保所有分布式实例加载相同的初始权重，以防止在早期训练阶段出现偏差。
梯度聚合
配置降维策略，例如平均或求和，以合并局部梯度，然后在更新参数之前进行处理。
