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在大规模AI训练集群中，通常采用数据并行的方式完成训练。数据并行即每个设备使用相同的模型、不同的训练样本，每个device计算得到的梯度数据需要聚合之后进行参数更新。如果按照梯度聚合方式进行分类，数据并行的主流实现有PS-workers架构和AllReduce集合通信两种，Ascend平台两种都支持，详细使用说明请参考Allreduce架

在深度学习中，当数据集和参数量的规模越来越大，训练所需的时间和硬件资源会随之增加，最后会变成制约训练的瓶颈，分布式并行训练，可以降低对内存、计算性能等硬件的需求，是进行训练的重要优化手段。在大规模AI训练集群中，通常采用数据并行的方式完成分布式并行训练。数据并行即每个设备使用相同的模型、不同的训练样本，每个device计算得到的梯度数据需

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内部通信证书，即Java性能分析的内部模块之间通讯的证书。已成功登录Java性能分析。只有管理员用户(tunadmin)可以执行刷新工作密钥的操作。普通用户只能查看内部通信证书信息。内部证书用于服务器与目标环境以及服务器与Agent之间TLS通信。查看内部通信证书信息，如图1所示，界面参数描述如表1所示。内部通信证书参数说明参数说明证书名

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若您的Atlas 200 DK已接入网络，您可以直接使用Atlas 200 DK作为开发环境，即Atlas 200 DK即作为开发环境又作为运行环境。此种场景下，您可以参考本章节进行环境的搭建。说明：此种场景下，Atlas 200 DK上无需安装CANN-nnrt软件包，仅需安装AArch64形态的CANN-Toolkit软件包。请参见配

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在深度学习中，当数据集和参数量的规模越来越大，训练所需的时间和硬件资源会随之增加，最后会变成制约训练的瓶颈。分布式并行训练，可以降低对内存、计算性能等硬件的需求，是进行训练的重要优化手段。分布式训练通过将计算任务按照一定的方法拆分到不同加速芯片上来加速模型的训练速度，拆分的计算任务之间通过集合通信来完成信息的汇总和交换，完成整个训练任务的