分布式训练是人工智能领域中一种重要的技术，它允许模型在多个计算节点上并行计算，以加速训练过程并提高模型的性能。
分布式训练的优势
- 加速训练：通过并行计算，分布式训练可以显著减少训练时间。
- 扩展性：随着计算资源的增加，分布式训练可以轻松扩展以处理更大的数据集和更复杂的模型。
- 容错性：在分布式训练中，单个节点的故障不会影响整体训练过程。
分布式训练的常见架构
- 参数服务器：在参数服务器架构中，参数服务器负责维护模型参数，而工作节点负责计算梯度。
- 所有-reduce：在这种架构中，所有工作节点计算梯度，并将梯度聚合到主节点。
- 混合：结合了参数服务器和所有-reduce架构的优点。