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@r0103

1. fleet run 起任务是，每张卡一个主进程，对于 dataloader 使用num_workers=8 时，每个主进程创建 8 个子进程处理数据。
2. 每张卡在 Dataset 中会读全量的 (样本，标签) 对的索引，如果你用的是 DistributedBatchSampler，则会只产生四分之一的下标 idx，传递给 Dataset 类的 __getitem__ 。
3. 在分布式的情况下， 如2所述，这时候每张卡出来的 batch 是不一样的，所以不是
4. 这个 async 是指什么？通常情况下同步的 DataParallel，四卡会比单卡多同一个 step 会多处理 4 倍数据，每张卡算梯度的时通常会加上 loss = paddle.mean(loss)，目的是每张卡上归一化到一个样本上的 loss，所以当4卡处理的时候，在梯度求完后，会有一个梯度同步的操作，这个梯度同步调用的是 allreduce_mean 操作，因此同步过后，在每张卡上的梯度是所有样本的平均值。但是需要注意的是，多卡训练，相比单卡训练，一个step处理的样本是原来的卡数倍，所以学习率也要出相应的缩放，通常情况下，是线性缩放，例如：单机单卡训练时 lr=0.001，那么4卡训练，lr=0.004