Чем DataParallel отличается от DistributedDataParallel в PyTorch?

DataParallel и DistributedDataParallel (DDP) — это два способа распараллеливания обучения моделей в PyTorch, но они существенно отличаются по архитектуре и эффективности.

DataParallel:

• Использует один процесс и распределяет батчи по нескольким GPU на одной машине.
• Копирует модель на каждый GPU, разбивает входные данные, выполняет вычисления параллельно, а затем собирает градиенты на основном GPU.
• Простой в использовании, но имеет узкое место в виде главного GPU, который собирает и синхронизирует градиенты, что может замедлять обучение.

DistributedDataParallel:

• Использует несколько процессов, каждый из которых управляет одним GPU.
• Каждый процесс содержит свою копию модели и обрабатывает свою часть данных.
• Градиенты синхронизируются между процессами через эффективные коммуникационные примитивы (например, NCCL).
• Более масштабируемый и производительный, особенно при обучении на нескольких машинах.

В итоге, DistributedDataParallel предпочтителен для производительного и масштабируемого обучения на нескольких GPU и/или узлах, тогда как DataParallel удобен для простых сценариев на одной машине с несколькими GPU, но менее эффективен.