趋近智
分布式训练,尤其是在同步更新的场景下,要求工作节点具备高效的梯度(或其他更新)汇集方法。这能够确保每个工作节点在更新其本地模型副本之前,都能获得最终的汇集结果。如果将所有梯度发送到一个中心参数 (parameter)服务器进行聚合,然后再将结果广播回去,通常会造成显著的通信瓶颈,尤其当工作节点数量 () 增加时。此时,中心服务器的网络带宽会成为限制因素。
集合通信操作提供了一种更去中心化且通常更具扩展性的方法。All-Reduce 操作是这类操作中的一个基本原语。它的目标是接收分布在 个工作节点上的输入数据,执行归约操作(如求和、平均、求最大值),并将最终的归约结果提供给 所有 个工作节点。
从数学上讲,如果每个工作节点 都有一个梯度向量 (vector) ,All-Reduce 求和操作确保每个工作节点最终都拥有相同的最终梯度:
All-Reduce 算法通常涉及工作节点之间的直接点对点通信或结构化通信模式,而不是将所有数据集中通过一个点。存在多种算法,它们的性能特点因网络拓扑、消息大小和工作节点数量而异。在诸多算法中,最常被讨论和实现的一种,尤其是在现代 GPU 集群上,便是 环形 All-Reduce。
环形 All-Reduce 算法将 个工作节点排列成一个逻辑环(工作节点 0 连接到 1,1 连接到 2,...,N-1 连接到 0)。它分两个主要阶段运行:
环形 All-Reduce 在四个工作节点(W0-W3)上的两个主要阶段图示。阶段 1 涉及发送数据块和在本地累加和。阶段 2 涉及循环已完成的和,直到所有工作节点都拥有所有和。
环形 All-Reduce 的主要优点,特别是对于大型消息(如深度学习 (deep learning)中的大型梯度向量 (vector)),是与简单的参数 (parameter)服务器方法相比,总时间对工作节点数量 () 的依赖性较小。理论上,每个工作节点的带宽利用率与 无关,保持恒定,因为每个工作节点在整个操作中(分摊到 步)大约只发送和接收 的数据。总时间更多地取决于环中相邻节点之间的延迟以及最慢链路的带宽。
然而,All-Reduce 算法,包括环形变体:
All-Reduce 的实现存在于标准分布式计算库中,如消息传递接口 (MPI),以及专门用于深度学习的库,例如 NVIDIA 集合通信库 (NCCL),它们针对 GPU 通信进行了优化。诸如 Horovod 等框架借助这些底层库来简化使用 All-Reduce 实现分布式同步训练的过程。理解这种模式对于设计和调试高效的分布式训练任务很重要。
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