分布式训练是通过多台设备协同训练模型，大幅提升计算效率与模型规模。以下是关键要点：

1. 核心概念 🧠

  • 定义：将训练任务分配到多个计算节点（如GPU/TPU集群）
  • 优势：加速训练过程、处理更大数据集、降低单机资源压力
  • 应用场景：大规模深度学习模型（如NLP、CV领域）
分布式训练_概述

2. 常见框架与工具 🛠️

框架 特点 适用场景
PyTorch Distributed 动态计算图支持 研究型模型开发
TensorFlow Horovod 强调易用性 生产环境部署
MPI 传统并行计算方案 高性能计算集群

3. 实施步骤 ⚙️

  1. 数据并行（Data Parallelism）
    数据并行_训练
  2. 模型并行（Model Parallelism）
    模型并行_训练
  3. 混合并行策略（Hybrid Parallelism）
    混合并行_策略

4. 挑战与解决方案 ⚠️

  • 通信开销：使用NCCL等优化库
  • 同步/异步策略：根据任务需求选择梯度同步方式
  • 设备异构性：通过Horovod统一接口

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