AI模型训练往往面临计算资源与时间消耗的挑战，以下为常用加速方案👇
🔧 核心技术概述
分布式训练
通过多GPU/多节点并行计算，显著缩短训练周期混合精度训练
使用FP16与FP32混合计算，降低显存占用同时保持精度模型并行
将模型不同层分配到不同设备，适用于超大规模模型
✅ 实践建议
- 优先选择支持GPU加速的框架（如PyTorch、TensorFlow）
- 参考AI训练优化技术了解更深入的调参策略
- 使用混合精度训练可提升训练速度达2-3倍（需NVIDIA A100等硬件支持）
📚 扩展阅读
如需了解分布式训练的实现细节，可访问分布式训练架构专题页面，包含完整代码示例与性能对比分析。