本题考察混合精度训练的概念。混合精度训练是指在训练过程中，使用不同精度（例如float16和float32）的数值类型来进行计算。使用较低的精度可以减少内存占用，同时一些硬件（如GPU）对较低精度的计算进行了优化，可以加速计算过程。 - **核心考点说明:** 混合精度训练的优势。 - **解题思路分析:** 题目强调减少内存占用和加速计算，这是混合精度训练的特点。 - **选项A分析:** 数据并行主要用于分布式训练，而不是减少内存占用。 - **选项B分析:** 模型并行用于模型切分，不直接解决内存占用问题。 - **选项C分析:** 正确答案。混合精度训练可以直接减少内存占用并加速计算。 - **选项D分析:** 梯度累加是一种增加有效批大小的技巧，与内存占用和计算速度的关联不是直接的。 - **易错点提醒:** 容易将混合精度训练与数据并行和模型并行混淆。要明确混合精度训练是内存和计算优化技术。