データ並列 (Data Parallelism)

データ並列 (Data Parallelism)とは — 詳しく解説

データ並列は分散学習の代表的な手法で、モデルの完全なコピーを複数のGPU/TPUに配置し、ミニバッチを分割して各デバイスに割り当てて並列に勾配計算を行い、その後All-Reduceなどで勾配を同期して重みを更新する方式とされる。モデル自体を分割するモデル並列と対になる概念で、実運用では両者を組み合わせるハイブリッド構成が広く採用されている。2026年時点の現場では、GPUメモリに収まる範囲のモデルであればまずデータ並列を試すのが定石とされ、PyTorch DDPやDeepSpeedのZeROなどのライブラリが標準的に使われている。落とし穴としては、GPU台数を増やすほど通信オーバーヘッドが増え、期待した線形のスケーリングが得られにくくなる点や、バッチサイズ拡大に伴う学習率調整が必要になる点が挙げられる。クラウドGPUのコストは台数に比例して積み上がるため、費用対効果を見ながら段階的にスケールさせる選び方が現場では一般的とされる。

データ並列 (Data Parallelism)に関連するAIツール

Llama

3.12フリーミアム

Stable Diffusion

3.85無料

Milvus

2.34フリーミアム

Mesh LLM

2.21無料

LangChain

3.19無料

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