PyTorch'da DataParallel va DistributedDataParallel qanday farq qiladi?

DataParallel va DistributedDataParallel (DDP) PyTorchda modellarning o'qitilishini parallel qilishning ikki usuli bo'lib, ular arxitekturasi va samaradorligi bo'yicha sezilarli farq qiladi.

DataParallel:

• Bir jarayonni ishlatadi va partiyalarni bir mashinadagi bir nechta GPUga taqsimlaydi.
• Modelni har bir GPUga nusxalash, kirish ma'lumotlarini bo'lish, hisoblashlarni parallel qilish va keyin gradientlarni asosiy GPUda yig'ish.
• Foydalanishi oson, lekin asosiy GPUda gradientlarni yig'ish va sinxronlashtirish bo'yicha cheklov bor, bu o'qitishni sekinlashtirishi mumkin.

DistributedDataParallel:

• Bir nechta jarayonlarni ishlatadi, har biri bir GPUni boshqaradi.
• Har bir jarayon o'z model nusxasini saqlaydi va o'z ma'lumot qismini ishlaydi.
• Gradientlar jarayonlar o'rtasida samarali kommunikatsiya primitivalari (masalan, NCCL) orqali sinxronlashtiriladi.
• Ko'p mashinalarda o'qitishda ko'proq kengaytirilgan va samarali.

Xulosa qilib aytganda, DistributedDataParallel ko'p GPU va/yoki tugunlarda samarali va kengaytiriladigan o'qitish uchun afzal, DataParallel esa birgina mashinada bir nechta GPU bilan oddiy holatlar uchun qulay, lekin kamroq samarali.