データ並列とモデル並列
処理を分割する2つの方法を学びます
「データ並列とモデル並列」はCoddyKit上の無料Deep Learning Academyレッスンです。 これはレッスン1/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはDeep Learning Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Deep Learning Academyコースには全4レッスンが含まれています。
このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。
Why Scale Out at All
One GPU is fine until your model or dataset gets big. Distributed training spreads the work across many GPUs so you finish hours faster.
Two Ways to Split
There are two core strategies: split the data across GPUs, or split the model itself. Each solves a different bottleneck.
Data Parallelism
In data parallelism, every GPU holds a full copy of the model but trains on a different slice of the batch. It is the most common setup. 🚀
Sync the Gradients
After each GPU computes gradients on its slice, they get averaged across all devices. Every model copy then takes the same step and stays identical.
When Data Parallelism Fits
Reach for data parallelism when your model fits on one GPU but training is just slow. You scale throughput by adding more devices.
Model Parallelism
In model parallelism, the network is too large for one GPU, so its layers are split across several devices, each holding only a piece.
Activations Travel Between GPUs
With a split model, the output of one GPU becomes the input to the next. This handoff adds communication cost between devices.
Pipeline Parallelism
A smarter model split is pipeline parallelism: micro-batches flow through the layer stages so no GPU sits idle waiting for the others.
Tensor Parallelism
Tensor parallelism goes finer, splitting a single big matrix multiply across GPUs. It powers training of the very largest language models.
You Can Combine Them
Real frontier runs mix strategies: data parallel across nodes, model parallel inside each one. This hybrid approach trains models too big for any single machine.
Start Simple
Most projects only ever need data parallelism. Master that first, and reach for model splitting only when your network truly cannot fit.
Quick Check
Pick the right strategy for the situation below.
Recap
You learned the two ways to scale: data parallelism copies the model and splits the batch, while model parallelism splits the network itself. Start with data parallel.
よくある質問
「データ並列とモデル並列」レッスンは無料ですか？
はい。「データ並列とモデル並列」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Deep Learning Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Deep Learning Academyコースには全4レッスンが含まれています。
「データ並列とモデル並列」で何を学びますか？
処理を分割する2つの方法を学びます ブラウザで直接実行するハンズオンコードでDeep Learning Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
Deep Learning Academyを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのDeep Learning Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン1/4です。
「データ並列とモデル並列」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このDeep Learning Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのDeep Learning Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。