分布式训练是一种在多台计算机上并行执行机器学习模型训练的技术。它能够显著提高训练速度和扩展性，是处理大规模数据集和复杂模型的首选方法。
分布式训练的优势
- 加速训练过程：通过并行处理，分布式训练可以显著缩短训练时间。
- 处理大规模数据：分布式训练能够处理比单机更大的数据集。
- 扩展性强：随着计算资源的增加，分布式训练可以轻松扩展。
分布式训练的架构
分布式训练通常涉及以下几个关键组件：
- 计算节点：执行模型训练任务的计算机。
- 通信网络：连接计算节点的网络。
- 训练框架：如TensorFlow、PyTorch等，提供分布式训练的接口。
实践案例
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相关资源
分布式训练中的挑战
- 通信开销：节点之间的通信可能会成为性能瓶颈。
- 同步问题：确保所有节点上的模型更新同步。
- 资源管理：合理分配计算资源。
分布式训练架构图