torch.nn.parallel.DataParallel

torch.nn.parallel.DataParallel是PyTorch中的一个模块，用于在单个节点上进行多GPU数据并行训练。它能够自动将输入数据划分为多个小批次，并将这些小批次分发到不同的GPU上进行计算。每个GPU上都有一个模型副本，每个副本都独立地计算损失和梯度，并将梯度聚合后进行参数更新。

然而，torch.nn.parallel.DataParallel有一些限制，例如需要在每个GPU上有足够的显存来存储模型和梯度，因为它会复制模型到每个GPU上。此外，它还要求输入数据能够被划分为多个小批次，并且每个小批次的大小是相同的。

相比之下，torch.nn.parallel.DistributedDataParallel是一个更高级的模块，可以在单节点或多节点上进行多进程的分布式训练。每个模型副本由独立的进程控制，可以在不同的机器上运行。它不需要将模型复制到每个GPU上，而是通过进程间通信来在各个进程之间共享模型参数和梯度。这样可以更好地利用多个GPU和多个机器的计算资源，提高训练速度。

值得注意的是，torch.nn.parallel.DistributedDataParallel的初始化和使用方法与torch.nn.parallel.DataParallel略有不同，需要进行一些额外的设置和配置。但是，对于单节点的多GPU数据并行训练，torch.nn.parallel.DistributedDataParallel已被证明比torch.nn.parallel.DataParallel更快。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Pytorch之torch.nn.parallel.DistributedDataParallel](https://blog.csdn.net/baidu_35120637/article/details/110816619)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [torch.nn.parallel.DistributedDataParallel](https://blog.csdn.net/weixin_45216013/article/details/125472676)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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