分布式训练是一种在多个计算节点上并行处理大量数据的技术，它能够显著提高机器学习模型的训练效率。下面是一些关于分布式训练的关键点：
定义：分布式训练是指将数据集分割成多个部分，并在多个计算节点上并行处理这些部分，以加速模型训练过程。
优势：
- 加速训练：通过并行处理，可以大幅缩短训练时间。
- 扩展性：可以轻松扩展到更多的计算节点，以处理更大的数据集。
- 容错性：即使某些节点出现故障，整体训练过程也不会受到影响。
挑战：
- 通信开销：节点间的通信可能会增加额外的延迟和资源消耗。
- 同步问题：确保所有节点上的模型保持同步是一个复杂的问题。
应用场景：
- 大规模数据集处理
- 实时数据分析
- 高性能计算需求
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Distributed Training