分布式训练是加速机器学习模型训练的高效方法，通过多台设备协同计算，显著缩短训练时间。以下是关键要点：
优势 🚀
- 加速训练：利用多GPU/多节点并行处理，提升计算效率
- 处理大规模数据：分布式存储与计算可应对海量数据集
- 灵活扩展：根据需求动态增加计算资源 🤝
常见方法 ⚙️
- 数据并行
- 模型并行
- 混合并行
结合数据与模型并行，优化资源利用率 ⚡
挑战 ⚠️
- 硬件成本：需高性能计算集群
- 通信开销：设备间数据传输可能成为瓶颈
- 调试复杂度：需协调多设备同步问题
如需深入了解分布式训练的技术实现，可参考 分布式训练实践指南。