文档摘要

3.2.2 远程张量（Remote Tensor）与 GPU 缓冲区共享 在深度学习分布式训练的演进长河中，我们曾习惯于将模型参数与梯度“搬来搬去”：数据从存储读入CPU内存，再拷贝到GPU显存；前向计算后张量留在本地GPU上，反向传播时梯度又得跨设备聚合；多卡之间靠NCCL同步，跨节点则依赖RDMA或TCP+序列化（如PyTorch的 或 的梯度AllReduce）。这一整套范式，像一位背着行囊徒步翻山的信使——可靠，但沉重；… 会员。《3.2.2 远程张量（Remote Tensor）与 GPU 缓冲区共享》收录于灏天文库文集《OpenVINO模型部署》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号51116。

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