本文主要是介绍动手学深度学习33 单机多卡并行，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
单机多卡并行
更多的芯片
https://courses.d2l.ai/zh-v2/assets/pdfs/part-2_2.pdf
多GPU训练
https://courses.d2l.ai/zh-v2/assets/pdfs/part-2_3.pdf
当transformer模型很大，有100GB的时候只能用模型并行。
数据并行，拿的参数是完整的？
QA
1 当有一块卡显存更大的时候，可以把数据批量设大一些，单独给大显存的卡数据多一些。
2 梯度累加起来。
3 存储模型，梯度。中间数据量的大小取决于数据批量大小。批量变小，矩阵运算变小，性能会低。
4 模型并行可以做到一定程度的并行，并行程度会低
5 独立显卡会比集成显卡快很多。
6 无人车关心功耗，希望拿到server端的效果但是功耗要低。
这篇关于动手学深度学习33 单机多卡并行的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
