分布式训练是深度学习中常用的技术，它可以将一个大规模的模型训练任务分解成多个节点进行并行计算，从而加快训练速度并提高模型的性能。
优势
- 加速训练：通过多台机器并行计算，可以显著缩短训练时间。
- 扩展性：可以轻松扩展到更多的机器上，适应更大的数据集和更复杂的模型。
- 资源复用：充分利用闲置的计算资源，提高资源利用率。
常见方法
- 参数服务器法：将模型参数存储在服务器上，各个节点通过拉取参数进行梯度更新。
- 同步方法：所有节点共享一个全局梯度，同步更新模型参数。
- 异步方法：各个节点独立进行梯度更新，然后合并结果。
实践案例
本站提供了分布式训练的实践案例，您可以访问分布式训练实践了解更多。
相关资源
分布式训练示例