DDP通常代表"Distributed Data Parallelism"，即分布式数据并行。它是一种用于训练深度学习模型的并行计算策略。在深度学习中，模型训练通常需要处理大量的数据和复杂的计算任务。DDP的目标是通过将数据和计算任务分布到多个计算设备（例如多个GPU或多台计算机）上，并在这些设备之间进行通信和同步，以加速训练过程。

通过使用DDP，可以将模型的输入数据划分为多个批次，并将每个批次分配给不同的计算设备进行处理。每个设备计算其分配的批次的梯度，并将梯度与其他设备进行通信和同步，以更新模型的参数。这种并行计算策略可以显著加速深度学习模型的训练过程，特别是在处理大规模数据集和复杂模型时。

需要注意的是，DDP是一种特定的并行计算策略，用于分布式环境中的深度学习训练。它与其他并行计算策略（如数据并行、模型并行等）有所不同，但它们都旨在提高深度学习训练的效率和性能。