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【AI系统】数据并行
数据并行是一种在分布式AI系统中广泛应用的技术，通过将数据集划分成多个子集并在不同计算节点上并行处理，以提高计算效率和速度。在大规模机器学习和深度学习训练中，数据并行可以显著加快模型训练速度，减少训练时间，提升模型性能。每个计算节点接收完整的模型副本，但处理不同的数据子集，从而分摊计算任务，提高处理速度和效率。数据并行按同步方式可分为同步数据并行和异步数据并行，按实现方式包括数据并行、分布式数据并行、完全分片的数据并行等。其中，分布式数据并行（DDP）是当前应用最广泛的并行算法之一，通过高效的梯度聚合和参数同步机制，确保模型一致性，适用于大型NPU集群和AI系统。
飞桨x昇腾生态适配方案：08_性能调优方法
本文主要探讨性能优化中的问题定界与解决方法，针对计算时间和调度时间两方面展开分析。对于计算时间长的问题，可能源于算子运行在 AI_CPU 或使用较慢的 aclop 算子，可通过数据类型转换、切换至 aclnn 算子或优化底层算子来改善。调度时间长则常因算子运行在 CPU、重复编译或通讯耗时过多引起，可采取算子适配优化、减少编译次数及避免冗余 copy 操作等手段解决。此外，文章还介绍了适配层优化策略，包括未注册算子排查、重复编译优化以及通过更换算子、调整数据类型和引入融合算子提升性能。
