单选)3.On-Device 执行，即整图卸载执行，充分发挥异腾芯片的算力，可以大大降低交互的开销，从而提升加速器占用率，关于 0n-Device 执行以下描述错误的是?
（A）MindSpore通过梯度数据驱动的自适应图优化，实现去中心化的自主A11 Reduce,梯度聚合步调一致， 计算与通信充分流水
（B）超强芯片算力下模型执行的挑战:内存墙问题、交互开销大、数据供给难。部分在 Host 执行，部分在 Device 执行，交互开销甚至远大于执行开销，导致加速器占用率低
（C）MindSpore 通过面向芯片的深度图优化技术，同步等待少，最大化“数据计算通信”的并行度，训练性能相比 Host 侧图调度方式持平
（D）超强芯片算力下分布式梯度聚合的挑战:ReslNet50 单迭代 20ms 时间时会产生中心控制的同步开销和频繁同步的通信开销。传统方法需要 3 次同步完成 A11Reduce, 数据驱动方法自主 A11 Reduce, 无控制开销
参考答案
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