背景与挑战
在面对大规模数据集的模型训练场景时，单一计算设备往往难以承载整个数据集的处理负荷，导致训练周期过长。为应对这一挑战，需将原始数据集进行有效分割，确保每台计算设备仅需处理数据集的一部分，从而实现训练效率的显著提升。
解决方案
数据并行策略通过将数据集划分为多个批次（Batch），并将其均匀分配至各个计算设备，使得每台设备仅负责处理特定批次的数据。
此方案确保了以下两点关键要素：
- 每一台计算设备上部署的模型结构与参数保持完全一致。
- 各设备处理的数据批次互不相同，确保了训练过程的并行性和效率。
该方案的整体思路如下：
- 模型复制：在每个计算设备上存储完整的模型副本。
- 数据分割：原始数据集被细分为若干个批次，然后均匀分配至各个计算设备，确保负载均衡。
- 梯度同步：完成前向计算并获取局部梯度后，通过All-Reduce操作汇集所有设备的梯度，计算平均值，再将结果广播回各设备，以此维持全局参数的一致性。
使用场景
数据并行技术适用于以下场景：
- 大规模数据集：当训练数据集规模庞大，单一设备难以在合理时间内完成处理。
- 计算资源充裕：拥有足够数量的计算设备，能够支撑多份完整模型的存储与并行训练，从而有效缩短训练周期，降低单设备计算负担。
使用方法
数据并行的启用与参数配置主要依赖于以下指标：
- 总设备数（World Size）：参与并行训练的所有计算设备总数。
- 模型并行数（Tensor Model Parallel Size）：模型权重的并行分割数。
- 流水线并行数（Pipeline Model Parallel Size）：模型架构的流水线并行度。
- 长序列并行数（Context Parallel Size）：针对长序列数据处理的并行策略。
- 模型总层数需被流水线并行数整除。
- global_batch_size需被data_parallel_size整除。
使用效果
数据并行根据其他并行策略的设置自行计算。数据并行处理方式能够显著缩短训练周期，尤其是在处理高维特征和大规模数据集时，能够提高硬件资源的利用率。数据并行架构具备良好的横向扩展性，能够随着计算资源的增加而线性提升性能，易于在不同规模的集群环境中部署与调整，满足不同阶段的计算需求。