在深度学习中，使用多卡进行训练通常可以加快训练速度，特别是在处理大规模模型和大规模数据集时。但是，对于训练小参数模型来说，使用多卡训练可能并不会比单卡训练更快，甚至可能会稍微慢一些。 这是因为在训练小参数模型时，通信开销可能会成为多卡训练的瓶颈。虽然多卡可以并行处理不同的数据批次，但在每个训练步骤之后，需要将参数更新进行同步，这会增加通信开销。对于小参数模型，这种同步开销可能会占据相当大的比例，导致多卡训练速度不如单卡训练。 因此，如果你的模型相对较小，可能会发现多卡训练并不会明显加快训练速度，甚至可能会略微减慢。在这种情况下，你可以考虑在单卡上进行训练，以避免额外的通信开销。