🧠 在AI竞赛中，分布式训练是加速模型训练的必备技能！以下是关键知识点：
技术要点
多机多卡训练
⚡ 使用多台GPU服务器和多块显卡并行计算，显著缩短训练时间数据并行（Data Parallelism）
🔄 每个设备持有完整模型副本，但仅分配部分数据进行训练模型并行（Model Parallelism）
🧱 将模型拆分到不同设备，适合超大规模模型部署混合并行（Hybrid Parallelism）
🔄🧱 结合数据与模型并行，优化资源利用率
应用场景
- ⚡ 大规模模型训练（如Transformer、CV模型）
- 🧱 实时数据处理与特征提取
- 🔄 分布式推理与在线学习
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📌 提示：分布式训练需注意设备通信效率与数据同步策略，建议结合具体竞赛任务调整方案！