DDP (Distributed Data Parallel) nədir və necə işləyir?

DDP (Distributed Data Parallel) neyron şəbəkələrinin paralel öyrənilməsi metodudur, burada model bir neçə cihazda (adətən GPU) kopyalanır və hər kopya öz məlumat hissəsində öyrənilir.

DDP necə işləyir:

1. Modelin nüsxəsi: Hər GPU-da modelin tam nüsxəsi yaradılır.
2. Məlumatların bölünməsi: Məlumatlar partiyalara bölünür və GPU-lər arasında paylanır.
3. Yerli irəli və geri keçid: Hər model nüsxəsi öz partiyasında irəli və geri keçidlər həyata keçirir.
4. Gradientlərin sinxronizasiyası: Geri keçiddən sonra, bütün modellərin gradientləri sinxronlaşdırılır (adətən All-Reduce vasitəsilə), beləliklə yeniləmələr uyğun olur.
5. Parametrlərin yenilənməsi: Model parametrləri bütün cihazlarda eyni şəkildə yenilənir.

Bu, çox GPU-dan səmərəli istifadə etməyə və təlimi sürətləndirməyə imkan verir, modelin ardıcıllığını qoruyur.

PyTorch nümunəsi:

import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup():
    dist.init_process_group("nccl")

model = MyModel().to(device)
model = DDP(model, device_ids=[device])

# Təlim dövründə
for data, target in dataloader:
    output = model(data)
    loss = loss_fn(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    optimizer.zero_grad()

Beləliklə, DDP ölçüləndirilə bilən və səmərəli paylanmış öyrənmə təmin edir.