Quelle est la différence entre DataParallel et DistributedDataParallel dans PyTorch?

DataParallel et DistributedDataParallel (DDP) sont deux méthodes de parallélisation de l'entraînement des modèles dans PyTorch, mais elles diffèrent considérablement par leur architecture et leur efficacité.

DataParallel :

• Utilise un seul processus et répartit les lots sur plusieurs GPU sur une seule machine.
• Copie le modèle sur chaque GPU, divise les données d'entrée, effectue des calculs en parallèle, puis rassemble les gradients sur le GPU principal.
• Facile à utiliser, mais présente un goulot d'étranglement au niveau du GPU principal, qui collecte et synchronise les gradients, ce qui peut ralentir l'entraînement.

DistributedDataParallel :

• Utilise plusieurs processus, chacun contrôlant un GPU.
• Chaque processus contient sa propre copie du modèle et traite sa partie des données.
• Les gradients sont synchronisés entre processus via des primitives de communication efficaces (par exemple, NCCL).
• Plus évolutif et performant, surtout lors de l'entraînement sur plusieurs machines.

En résumé, DistributedDataParallel est préféré pour un entraînement performant et évolutif sur plusieurs GPU et/ou nœuds, tandis que DataParallel est pratique pour des scénarios simples sur une seule machine avec plusieurs GPU, mais moins efficace.