深度学习专题：模型训练的数据并行（二）

lybugproducer2025-11-06 17:57

深度学习专题：模型训练的数据并行（二）

使用 Ring All-Reduce 策略同步各个 GPU 上的参数梯度

在分布式深度学习训练中，当模型参数规模庞大时，如何高效地在多个 GPU 之间同步梯度成为关键问题。Ring All-Reduce 是一种高效的通信算法，特别适合在多 GPU 环境中进行梯度同步。

（一）Ring All-Reduce 算法原理

Ring All-Reduce 将多个 GPU 设备组织成一个逻辑环状结构，每个设备只与相邻的两个设备通信。算法分为两个阶段：

（1）Scatter-Reduce 阶段 ：沿着环逐步累加梯度分块

（2）All-Gather 阶段：沿着环广播完整的累加结果

对于 N 个设备，每个设备只需要发送和接收 2×(N-1) 次数据，通信量不随设备数量增加而显著增长。

（二）实例分析：详细讲解 Ring All-Reduce 通信流程

1. 已知条件
  • 四块 GPU：GPU-A、GPU-B、GPU-C、GPU-D
  • 9 个模型参数 ：w=[w1w2...w9]w = [w_1\quad w_2\quad ...\quad w_9]w=[w1w2...w9]
  • 优化器 ：SGD，学习率 lr = 1，更新公式：w=w−lr×gw = w - lr \times gw=w−lr×g
2. 第 t 轮 epoch 后的模型参数，以及第 t+1 轮 epoch 各 GPU 计算的梯度
参数 GPU-A w GPU-A g GPU-B w GPU-B g GPU-C w GPU-C g GPU-D w GPU-D g
1 173 3 173 -4 173 7 173 2
2 38 9 38 -3 38 6 38 -5
3 16 2 16 0 16 -2 16 4
4 117 10 117 -10 117 5 117 -3
5 80 -5 80 8 80 -1 80 6
6 72 1 72 4 72 -8 72 -2
7 67 -7 67 2 67 9 67 1
8 45 6 45 -6 45 3 45 -4
9 198 -2 198 7 198 -9 198 5
3. Ring All-Reduce 执行过程
3.1 梯度分块分配

由于有 4 个 GPU，我们将 9 个参数梯度分为 4 个尽可能均匀的块：

（1）块 1 ：w1-w2（前2个参数）：GPU-D 负责聚合

（2）块 2 ：w3-w4（接下来2个参数）：GPU-A 负责聚合

（3）块 3 ：w5-w6（接下来2个参数）：GPU-B 负责聚合

（4）块 4：w7-w9（最后3个参数）：GPU-C 负责聚合

3.2 Reduce-Scatter 阶段

初始梯度状态：

参数 GPU-A g GPU-B g GPU-C g GPU-D g ∑g
1 3 -4 7 2 8
2 9 -3 6 -5 7
3 2 0 -2 4 4
4 10 -10 5 -3 2
5 -5 8 -1 6 8
6 1 4 -8 -2 -5
7 -7 2 9 1 5
8 6 -6 3 -4 -1
9 -2 7 -9 5 1

第一次通信：

  • GPU-A 向 GPU-B 发送 块1

  • GPU-B 向 GPU-C 发送 块2

  • GPU-C 向 GPU-D 发送 块3

  • GPU-D 向 GPU-A 发送 块4

  • 第一次通信后状态：

参数 GPU-A g GPU-B g GPU-C g GPU-D g
1 3 [A] -1 [B+A] 7 [C] 2 [D]
2 9 [A] 6 [B+A] 6 [C] -5 [D]
3 2 [A] 0 [B] -2 [C+B] 4 [D]
4 10 [A] -10 [B] -5 [C+B] -3 [D]
5 -5 [A] 8 [B] -1 [C] 5 [D+C]
6 1 [A] 4 [B] -8 [C] -10 [D+C]
7 -6 [A+D] 2 [B] 9 [C] 1 [D]
8 2 [A+D] -6 [B] 3 [C] -4 [D]
9 3 [A+D] 7 [B] -9 [C] 5 [D]

第二次通信：

  • GPU-A 向 GPU-B 发送 块4

  • GPU-B 向 GPU-C 发送 块1

  • GPU-C 向 GPU-D 发送 块2

  • GPU-D 向 GPU-A 发送 块3

  • 第二次通信后状态：

参数 GPU-A g GPU-B g GPU-C g GPU-D g
1 3 [A] -1 [B+A] 6 [C+B+A] 2 [D]
2 9 [A] 6 [B+A] 12 [C+B+A] -5 [D]
3 2 [A] 0 [B] -2 [C+B] 2 [D+C+B]
4 10 [A] -10 [B] -5 [C+B] -8 [D+C+B]
5 0 [A+D+C] 8 [B] -1 [C] 5 [D+C]
6 -9 [A+D+C] 4 [B] -8 [C] -10 [D+C]
7 -6 [A+D] -4 [B+A+D] 9 [C] 1 [D]
8 2 [A+D] -4 [B+A+D] 3 [C] -4 [D]
9 3 [A+D] 10 [B+A+D] -9 [C] 5 [D]

第三次通信：

  • GPU-A 向 GPU-B 发送 块3

  • GPU-B 向 GPU-C 发送 块4

  • GPU-C 向 GPU-D 发送 块1

  • GPU-D 向 GPU-A 发送 块2

  • 第三次通信后状态：

参数 GPU-A g GPU-B g GPU-C g GPU-D g
1 3 [A] -1 [B+A] 6 [C+B+A] 8 [D+C+B+A]
2 9 [A] 6 [B+A] 12 [C+B+A] 7 [D+C+B+A]
3 4 [A+D+C+B] 0 [B] -2 [C+B] 2 [D+C+B]
4 2 [A+D+C+B] -10 [B] -5 [C+B] -8 [D+C+B]
5 0 [A+D+C] 8 [B+A+D+C] -1 [C] 5 [D+C]
6 -9 [A+D+C] -5 [B+A+D+C] -8 [C] -10 [D+C]
7 -6 [A+D] -4 [B+A+D] 5 [C+B+A+D] 1 [D]
8 2 [A+D] -4 [B+A+D] -1 [C+B+A+D] -4 [D]
9 3 [A+D] 10 [B+A+D] 1 [C+B+A+D] 5 [D]

此时 Reduce-Scatter 阶段完成，每个 GPU 已聚合完成自己负责的块：

  • GPU-A：块2 已聚合完成（参数3-4）
  • GPU-B：块3 已聚合完成（参数5-6）
  • GPU-C：块4 已聚合完成（参数7-9）
  • GPU-D：块1 已聚合完成（参数1-2）
参数 GPU-A g GPU-B g GPU-C g GPU-D g
1 - - - 8
2 - - - 7
3 4 - - -
4 2 - - -
5 - 8 - -
6 - -5 - -
7 - - 5 -
8 - - -1 -
9 - - 1 -
3.3 All-Gather 阶段

All-Gather阶段目标：将每个GPU上已聚合的完整梯度块广播给所有其他GPU

第四次通信：

  • GPU-A 向 GPU-B 发送 块2
  • GPU-B 向 GPU-C 发送 块3
  • GPU-C 向 GPU-D 发送 块4
  • GPU-D 向 GPU-A 发送 块1

第四次通信后状态：

参数 GPU-A g GPU-B g GPU-C g GPU-D g
1 8 - - 8
2 7 - - 7
3 4 4 - -
4 2 2 - -
5 - 8 8 -
6 - -5 -5 -
7 - - 5 5
8 - - -1 -1
9 - - 1 1

第五次通信：

  • GPU-A 向 GPU-B 发送 块1
  • GPU-B 向 GPU-C 发送 块2
  • GPU-C 向 GPU-D 发送 块3
  • GPU-D 向 GPU-A 发送 块4

第五次通信后状态：

参数 GPU-A g GPU-B g GPU-C g GPU-D g
1 8 8 - 8
2 7 7 - 7
3 4 4 4 -
4 2 2 2 -
5 - 8 8 8
6 - -5 -5 -5
7 5 - 5 5
8 -1 - -1 -1
9 1 - 1 1

第六次通信：

  • GPU-A 向 GPU-B 发送 块4
  • GPU-B 向 GPU-C 发送 块1
  • GPU-C 向 GPU-D 发送 块2
  • GPU-D 向 GPU-A 发送 块3

第六次通信后状态（最终状态）：

参数 GPU-A g GPU-B g GPU-C g GPU-D g
1 8 8 8 8
2 7 7 7 7
3 4 4 4 4
4 2 2 2 2
5 8 8 8 8
6 -5 -5 -5 -5
7 5 5 5 5
8 -1 -1 -1 -1
9 1 1 1 1

此时 All-Gather 阶段完成，所有 GPU 都获得了完整的聚合梯度。

3.4 模型参数更新

所有 GPU 使用相同的聚合梯度更新模型参数：

更新后的模型参数 （使用 SGD：w=w−1×gw = w - 1 \times gw=w−1×g）：

参数 原始 w 聚合梯度 g 更新后 w
1 173 8 165
2 38 7 31
3 16 4 12
4 117 2 115
5 80 8 72
6 72 -5 77
7 67 5 62
8 45 -1 46
9 198 1 197

所有 GPU 上的模型参数现在保持一致：

参数 GPU-A w GPU-B w GPU-C w GPU-D w
1 165 165 165 165
2 31 31 31 31
3 12 12 12 12
4 115 115 115 115
5 72 72 72 72
6 77 77 77 77
7 62 62 62 62
8 46 46 46 46
9 197 197 197 197

经过 Ring All-Reduce 同步后，四个 GPU 上的模型参数完全一致，确保了分布式训练的一致性。

（三）总结

Ring All-Reduce 通过巧妙的环状通信模式，有效解决了多 GPU 训练中的梯度同步问题。每个GPU在Reduce-Scatter阶段负责特定块的聚合，在All-Gather阶段广播聚合结果，避免了集中式的通信瓶颈。

相比参数服务器架构，它在大规模集群中表现更加优秀，是现代分布式深度学习框架的核心通信算法：

  • PyTorch ：通过 torch.distributed 包提供支持
  • TensorFlow ：通过 tf.distribute.Strategy 实现
  • Horovod：专门为分布式训练优化的通信库

在实际应用中，框架会自动处理梯度分块、通信调度等细节，开发者只需关注模型设计和训练逻辑，大大降低了分布式训练的复杂度。

相关推荐
学無芷境2 小时前
Large-Scale 3D Medical Image Pre-training with Geometric Context Priors
人工智能·3d
大模型服务器厂商2 小时前
适配的 GPU 服务器能让 AI 模型充分发挥算力优势
人工智能
AscendKing2 小时前
LandPPT - AI驱动的PPT生成平台
人工智能·好好学电脑·hhxdn.com
FreeCode2 小时前
LangChain1.0智能体开发：流输出组件
人工智能·langchain·agent
故作春风2 小时前
手把手实现一个前端 AI 编程助手：从 MCP 思想到 VS Code 插件实战
前端·人工智能
人工智能训练3 小时前
在ubuntu系统中如何将docker安装在指定目录
linux·运维·服务器·人工智能·ubuntu·docker·ai编程
掘金一周3 小时前
没开玩笑，全框架支持的 dialog 组件，支持响应式| 掘金一周 11.6
前端·人工智能
CoovallyAIHub3 小时前
首个大规模、跨模态医学影像编辑数据集，Med-Banana-50K数据集专为医学AI打造（附数据集地址）
深度学习·算法·计算机视觉
电鱼智能的电小鱼3 小时前
基于电鱼 ARM 边缘网关的智慧工地数据可靠传输方案——断点续传 + 4G/5G冗余通信，保障数据完整上传
arm开发·人工智能·嵌入式硬件·深度学习·5g·机器学习
热门推荐
01GitHub 镜像站点02综合整理：pdf预览显示：你尝试预览的文件可能对你的计算机有害。如果你信任此文件以及其来源，请打开此文件以看其内容，如何解决以正常预览文件03UV安装并设置国内源04npm使用国内淘宝镜像的方法05Linux下V2Ray安装配置指南06安娜的档案(Anna’s Archive) 镜像网站/国内最新可访问入口（持续更新）07BongoCat - 跨平台键盘猫动画工具08《大数据技术原理与应用》实验报告三 熟悉HBase常用操作09NVIDIA显卡驱动、CUDA、cuDNN 和 TensorRT 版本匹配指南10GitLab 零基础入门指南：从安装到项目管理全流程