分布式训练是加速大规模机器学习模型训练的关键技术，通过多设备/多节点协作提升计算效率。以下是核心要点：
1. 基本概念
- 定义：将训练任务分解到多个计算单元（如GPU、TPU、服务器）并行处理
- 优势：缩短训练时间、降低单机资源需求、支持更大模型规模
- 适用场景：深度学习、强化学习、大规模数据集处理
2. 技术原理
- 数据并行：数据分片后同步发送到各设备，使用
DataParallel或DistributedDataParallel实现 - 模型并行：将模型拆分到不同设备，适用于超大规模模型
- 混合并行：结合数据与模型并行，优化资源利用率
- 通信机制：通过AllReduce、参数服务器等技术同步梯度
3. 实现方法
- 框架支持：
- 🟢 PyTorch：
torch.distributed模块 - 🟡 TensorFlow：
tf.distribute策略
- 🟢 PyTorch：
- 工具链：
- 🛠️ 使用Horovod或DeepSpeed进行分布式优化
- 📁 通过MPI或NCCL实现设备间通信
4. 应用场景
- 🧠 大规模语言模型（如Transformer）训练
- 📈 图像识别与处理任务
- 🌍 分布式强化学习环境搭建