freeCodeCamp.org的YouTube频道发布了一门新课程，讲解分布式数据并行（DDP）。课程内容包括如何在多个GPU上有效训练模型，数据并行与模型并行的理论差异，以及手动批量平均、'All Reduce'沙盒和DDP钩子的使用。完成课程后，学员将深入理解分布式系统的性能权衡，并能在AI项目中应用这些知识。

训练大型语言模型的过程较慢，使用多个GPU通过数据并行技术加速训练。数据并行将模型复制到每个GPU，各自处理不同的数据子集，最后聚合结果。分布式数据并行（DDP）采用多进程模型，避免多线程性能瓶颈，适合单机或多机训练，尽管DDP更复杂，但性能更优。

小型语言模型（SLM）因其高效性和适应性，成为AI研究的热门方向。苹果的研究指出，采用FlashAttention和分布式数据并行（DDP）可以显著提高SLM的训练效率，且SLM在性能上与大型模型相当，更适合资源有限的组织。