深度学习中什么叫并行度

在深度学习中，所谓的并行度（Parallelism）指的是模型训练或推理过程中能够同时处理多个计算任务的能力。这通常涉及到硬件资源的利用，比如：

1. **数据并行**：在同一时刻，多个处理器或GPU处理不同部分的数据样本。每个计算单元独立地计算一部分网络的前向传播和反向传播，最后将结果汇总。

2. **模型并行**：当模型规模非常大时，可以在多个设备上划分不同的模型层，每个设备负责一部分计算，通过通信机制将结果结合。

3. **梯度并行**（也叫同步或异步）：多个计算单元同时计算梯度，然后在同步点（如每个批次结束）将梯度汇总进行更新。同步梯度下降等待所有设备完成再更新，而异步则不等待。

4. **硬件并行**：这包括使用多个处理器核心、GPU或分布式系统中的多个节点，让它们并行执行计算任务。

并行度的提高可以显著加速深度学习模型的训练过程，减少总的训练时间，使得处理大规模数据成为可能。然而，管理和协调这些并行任务需要良好的算法设计和优化技术。