分布式训练是指将一个大型神经网络模型分布在多个计算节点上进行训练的过程。这种训练方式能够有效提高训练效率，并降低单个节点计算资源的压力。
分布式训练的优势
- 加速训练速度：通过将任务分配到多个节点上，可以显著减少训练所需的时间。
- 提高模型性能：分布式训练能够处理更大的数据集，并允许使用更复杂的模型结构。
- 增强鲁棒性：即使某些节点发生故障，整个系统的训练过程也不会中断。
分布式训练的挑战
- 通信开销：节点间的通信可能会导致性能下降。
- 同步问题：在分布式训练中，保持所有节点同步是一项挑战。
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