在分布式训练中，数据并行（Data Parallelism）的主要思想是：

将模型的不同层放置在不同的计算设备上，实现流水线式计算

将模型的单个层（如一个大矩阵乘法）切分到多个设备上并行计算

将训练数据分发到多个计算设备，每个设备都拥有完整的模型副本，并处理部分数据

同时利用数据并行、流水线并行和张量并行来加速训练