分布式训练指南 🧠

分布式训练是通过多台设备协同计算，加速模型训练过程的核心技术。以下是关键要点：

什么是分布式训练？

分布式训练通过并行计算将任务拆分到多个节点（如GPU/TPU集群）上执行，显著缩短训练时间。

核心优势 🚀

• 加速计算：多设备并行处理，提升训练效率
• 处理大规模数据：支持海量数据集的分布式存储与读取
• 资源利用率：最大化硬件资源的使用率

典型应用场景 📌

1. 深度学习模型训练（如TensorFlow/PyTorch）
2. 大型数据库分布式部署
3. 高并发API服务优化

技术挑战与解决方案 ⚠️

• 通信开销：使用高效同步协议（如AllReduce）
• 负载均衡：动态分配任务到不同节点
• 容错机制：实现断点续训功能

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