在做深度学习AI模型训练过程中,可以充分利用多GPU进行模型加速并行训练。 通常并行训练分为两种: 模型并行:模型结构太大,拆分到多个GPU上承载 数据并行:训练数据太大,拆分到到GPU 这里基于pytorch的DP和DDP特性实现了数据并行的模型多GPU训练,其中DP支持单机多GPU,任务式多线程的,DDP支持单机多GPU和多机分布式多GPU,...