🧠 什么是分布式训练？
分布式训练是通过多台设备（如多机多卡）协同计算，加速深度学习模型训练的过程。它主要分为两种模式：
- 数据并行：将数据分割到不同设备，每个设备独立计算模型参数，最后通过聚合更新参数。
- 模型并行：将模型的不同层分配到不同设备，适合处理超大规模模型。
🌐 典型应用场景
- 训练大规模神经网络（如自然语言处理模型）
- 多GPU/多节点集群加速计算
- 降低单机训练的内存压力
- 支持更复杂的模型架构优化
💻 TensorFlow 实现方法
- 使用
tf.distribute.MirroredStrategy实现多GPU训练 - 通过
tf.distribute.TPUStrategy使用TPU加速 - 配置多节点训练需结合
tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy - 推荐参考官方文档：TensorFlow 分布式训练指南
📌 关键注意事项
- 确保所有设备时间同步（使用NTP服务）
- 配置正确的通信后端（如MPI或Horovod）
- 监控GPU资源使用情况（推荐工具：
nvidia-smi） - 调整批量大小以适应设备数量
🔗 扩展学习