PyTorch中的torch.nn.DataParallel与torch.nn.parallel.DistributedDataParallel（简称DDP）在实现数据并行化方面有着不同的设计理念和性能表现。以下是它们之间的主要区别：

1. 架构与并行模式

• DataParallel：

  • 架构：DataParallel 主要实现单机多GPU的数据并行。
  • 并行模式：它是基于单进程多线程的，模型在每个GPU上复制一份，然后通过Python的GIL（全局解释器锁）来同步数据。

• DistributedDataParallel：

  • 架构：DDP 实现的是单机或多机多进程的数据并行。
  • 并行模式：它使用多进程并行，每个GPU由一个独立的进程控制，这避免了GIL争用，提高了并行效率。

2. 编程复杂度与易用性

• DataParallel：

  • 易用性：DataParallel 使用较为简单，通常只需要将模型封装进DataParallel中，并指定使用的GPU即可。
  • 编程复杂度：由于它是单进程多线程，编程上相对简单，但可能会因为GIL的影响导致性能瓶颈。

• DistributedDataParallel：

  • 易用性：相比DataParallel，DDP 的使用更为复杂，需要额外设置进程组（torch.distributed.init_process_group），并管理多个进程。
  • 编程复杂度：DDP 提供了更高的灵活性和性能，但编程上需要更多的配置和错误处理。

3. 性能与资源利用

• DataParallel：

  • 性能：由于GIL的存在，DataParallel 在GPU数量较多时，性能提升可能不明显，甚至可能出现性能下降。
  • 资源利用：资源利用相对有限，尤其是当GPU数量较多时，单进程多线程的限制可能导致资源无法充分利用。

• DistributedDataParallel：

  • 性能：DDP 使用多进程并行，避免了GIL的影响，能够更有效地利用GPU资源，提高训练速度。
  • 资源利用：能够更充分地利用多机多GPU的计算资源，提高整体训练效率。

4. 同步机制

• DataParallel：

  • 同步：在每个正向传播中都会复制模型，并通过GIL同步数据。

• DistributedDataParallel：

  • 同步：DDP 通过多进程间的通信来同步梯度，这通常是通过特定的后端（如NCCL）来实现的，确保了数据的一致性和正确性。

5. 适用场景

• DataParallel：

  • 适用于GPU数量较少（如1-4个）且对性能要求不是特别高的场景。

• DistributedDataParallel：

  • 适用于GPU数量较多（如4个以上）或需要高效利用多机多GPU资源的场景。

综上所述，torch.nn.DataParallel和torch.nn.parallel.DistributedDataParallel在架构、编程复杂度、性能与资源利用、同步机制以及适用场景等方面存在显著差异。在选择使用哪个时，需要根据具体的应用场景和需求来权衡。