数据并行是一种分布式机器学习技术，用于加速模型训练过程。它通过将训练数据集分割成多个批次，分配给不同的计算节点（如GPU或服务器），每个节点持有模型的完整副本，独立处理局部数据并计算梯度；之后，通过通信机制（如AllReduce）汇总所有节点的梯度，统一更新模型参数，从而显著提升大规模数据和复杂模型的训练效率。
在AI产品开发的实际落地中，数据并行广泛应用于训练深度学习模型，如大型语言模型（LLM）或计算机视觉网络。产品经理需理解此技术以优化资源分配、缩短训练周期并控制成本，例如利用TensorFlow或PyTorch的分布式框架实现高效迭代，确保AI解决方案快速部署和性能提升。
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