分布式训练架构是指在多台计算机上并行执行深度学习模型的训练过程。这种架构可以显著提高训练速度和效率，特别是在处理大规模数据集和高复杂度模型时。
分布式训练的优势
- 并行处理：多台计算机可以同时处理数据，从而加快训练速度。
- 扩展性：随着计算资源的增加，可以轻松扩展训练规模。
- 容错性：即使某台计算机出现故障，其他计算机也可以继续训练。
分布式训练的常见架构
- 参数服务器（Parameter Server）：这种架构将模型参数存储在服务器上，各台计算机负责计算梯度并将其发送到服务器。
- All-reduce：各台计算机计算梯度后，通过广播的方式将梯度发送给所有计算机，然后汇总梯度进行更新。
- TensorFlow Distributed：TensorFlow 提供了分布式训练的框架，支持多种分布式架构。
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