Distributed Data Parallelism (DDP) to technika równoległego trenowania modeli głębokiego uczenia, polegająca na replikowaniu modelu na wielu procesorach graficznych (GPU) lub maszynach i dzieleniu danych wejściowych na mniejsze podzbiory. Każda jednostka obliczeniowa przetwarza własną partię danych niezależnie, a następnie synchronizuje obliczone gradienty za pomocą algorytmów takich jak All-Reduce, aby zapewnić spójność parametrów modelu. Metoda ta znacząco przyspiesza proces uczenia dużych sieci neuronowych i pozwala na efektywne skalowanie zasobów sprzętowych przy zachowaniu wysokiej wydajności komunikacji.
Źródło: martynassubonis.substack.com
