| 分布式训练相关信息 | 描述 |
| 框架/工具 | |
| PyTorch Data Parallel | 支持在单机多GPU环境下进行数据并行处理，通过分配数据和模型实例在多个GPU上实现并行训练。 |
| Horovod on Spark | 允许在Spark环境中进行分布式训练，可以与TensorFlow、PyTorch等深度学习框架集成，有效利用GPU和CPU资源。 |
| DeepSpeed | 专注于大规模模型训练的优化工具，提供集群架构、并行策略和内存优化等技术，以高效训练大规模语言模型。 |
| 概念与优势 | |
| 数据并行处理 | 在多个设备上分配数据，使得每个设备可以独立处理一部分数据并计算梯度，之后进行梯度的平均和反向传播。 |
| 分布式深度学习 | 将模型训练任务分解为多个子任务，跨多个计算设备并行执行，有效解决大规模模型训练的资源限制问题。 |
| 跨模态分布式训练 | 杰创智能开发的技术，可以实现不同模态数据（如图像、文本、语音、视频）的统一表示和相互生成，应用于多个领域。 |
| 应用与配置 | |
| 单机多卡训练 | 在单个机器内部署多个GPU进行训练，为理解多机多卡训练打下基础。 |
| 多机多卡训练 | 在多个机器上部署多个GPU，扩展计算能力以应对大规模训练任务。 |
| Spark集群配置 | 在GPU和CPU环境下配置Spark集群，适用于不同类型的深度学习任务。 |
| Databricks平台 | 在该平台上运行Horovod训练作业，优化资源分配和执行效率。 |
| 教学与实操 | |
| 教案内容 | 包括分布式训练的基本概念、安装准备、API使用、集群配置和端到端示例等。 |
| 教学活动 | 讲解与演示、实践操作、问答与讨论，帮助学生掌握分布式训练的方法和技巧。 |
