TensorFlow 提供了多种分布式训练策略，适用于不同场景和硬件配置。以下是核心策略的简要说明：

1. MirroredStrategy 🚀

  • 特点: 将模型复制到多个设备（如GPU/TPU），通过同步梯度更新实现数据并行
  • 适用场景: 多GPU/TPU设备的单机多卡训练
  • 优势: 高吞吐量，适合大规模模型训练
  • 注意: 需要确保所有设备一致的计算图

distributed computing

2. TPUStrategy 🌐

  • 特点: 专为TPU硬件优化，自动管理设备资源
  • 适用场景: 大规模TPU集群训练
  • 优势: 自动处理设备编排和通信
  • 注意: 需要配合TPU运行环境使用

3. MultiWorkerMirroredStrategy 🔄

  • 特点: 支持多工作节点间的模型同步
  • 适用场景: 分布式系统中的多机多卡训练
  • 优势: 支持跨节点的数据并行
  • 注意: 需要网络通信支持

4. CentralStorageStrategy 📁

  • 特点: 模型参数集中存储，多个设备异步更新
  • 适用场景: 需要低延迟的分布式训练
  • 优势: 减少设备间参数同步开销
  • 注意: 可能需要额外的存储管理

需要更详细的配置示例？可查看 TensorFlow分布式概述文档 获取完整指南

tpu architecture

multiworker setup