Paralelismo de datos

Data parallelism

También: Data parallelism

Estrategia que replica el modelo y procesa particiones distintas de datos en paralelo.

Definición técnica

Cada trabajador ejecuta el mismo modelo sobre un subconjunto del lote y los gradientes se agregan antes de una actualización sincronizada.

Camilo Boo

Automatización de procesos, integración de sistemas y software a medida para reducir tareas manuales y mejorar el control operativo.

Navegación

Acelera entrenamientos cuando el modelo cabe por trabajador y hay suficientes datos y ancho de banda.

Multiplicar el rendimiento de ejemplos manteniendo una política de parámetros compartida.

Replica parámetros, distribuye muestras, calcula gradientes locales y ejecuta una reducción colectiva.

Ejemplo práctico

Cuatro réplicas procesan cuatro fragmentos y promedian gradientes.

Ejemplo empresarial

El equipo escala un entrenamiento de visión en varias GPUs sin dividir las capas del modelo.

No divide el modelo entre dispositivos y el lote global crece con los trabajadores.

La sincronización domina cuando el modelo o el lote por trabajador son pequeños.

No ajustar tasa, lote global y muestreo puede degradar convergencia o generalización.

El paralelismo de datos replica el modelo y divide las muestras.

Nivel: Técnico
Categorías: Entrenamiento de modelos
Recorridos: Diccionario técnico para profesionales Índice alfabético completo de términos

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Una selección editorial para consultar conceptos relacionados fuera de la web.

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arXiv · Autor: Priya Goyal et al. · Publicación científica · Publicado el 8 de junio de 2017
Fuente primaria sobre tamaño de minilote, escalado distribuido de SGD y warmup gradual de la tasa.
PyTorch Distributed Overview
PyTorch · Autor: Will Constable and Wei Feng · Documentación oficial
Documentación oficial sobre entrenamiento distribuido y paralelismo de datos, tensores y pipeline.
Fuente comprobada el 25 de julio de 2026