数据并行显存与batch size平衡

数据并行下每卡批次大小怎么调？核心思路是：先跑通单卡最优的per-gpu batch size，再按卡数线性扩展成global batch size；显存不够时用梯度累积缩减每卡batch，同时按比例调学习率，数据并行下每卡批次大小怎么调？先分清global和local很多人调参时只盯着一个batch size……