# 資料並行（Data Parallelism）

資料並行是一種分散式訓練方法，將資料分割成多份，分配給多個節點，每個節點使用相同模型副本訓練不同資料子集。

## 完整說明

資料並行是一種常見的分散式訓練策略，其核心思想是將訓練資料分割成多個子集，每個計算節點（例如GPU）都擁有一份完整的模型副本，但使用不同的資料子集進行訓練。每個節點獨立計算梯度，然後將梯度同步到一個中心節點或使用All-Reduce等方法進行聚合，最後更新模型參數。

## 常見問題

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來源：https://aiterms.tw/terms/data-parallelism
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