通信计算重叠：在分布式训练中掩盖All-Reduce延迟的流水线编排技巧 大家好，今天我们来深入探讨分布式深度学习中一项重要的优化技术——通信计算重叠，它旨在通过巧妙的流水线编排来隐藏 All-Reduce 通信带来的延迟，从而显著提升训练效率。 1. 分布式训练的瓶颈：All-Reduce 通信 在深入了解通信计算重叠之前，我们首先需要了解分布式训练的背景和挑战。目前主流的分布式训练方式包括数据并行和模型并行。其中，数据并行是最常用的方法，它将数据集划分到多个计算节点上，每个节点拥有完整的模型副本，独立计算梯度，然后通过 All-Reduce 操作将所有节点的梯度进行平均，最终更新模型。 All-Reduce 操作是数据并行训练中的关键步骤，它涉及到所有计算节点之间的通信，目的是汇总所有节点的梯度信息。然而，随着模型规模和节点数量的增加，All-Reduce 通信的延迟也会显著增加，成为分布式训练的瓶颈。 为什么 All-Reduce 会成为瓶颈？ 网络带宽限制： 节点间通信受到网络带宽的限制，大量梯度数据需要在节点之间传输。 通信开销： All-Reduce 操作本身也存在一定的通 …