分布式训练优化

分布式训练优化是提升大规模机器学习模型训练效率的关键技术。以下是关于分布式训练中优化策略的一些要点：

优化策略

• 并行化：将训练任务分布在多个节点上并行执行，提高训练速度。
• 参数服务器：用于存储和同步模型参数，减少通信开销。
• 异步通信：节点之间异步交换信息，避免通信瓶颈。
• 数据并行：将数据集分割成小批量，分布在多个节点上进行训练。

本站资源

• 分布式训练基础 - 了解分布式训练的基本概念。

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异步通信

参数服务器