什么是分布式训练？
分布式训练是指通过多台设备（如多台服务器、GPU/TPU集群）协同完成模型训练的过程，可显著提升训练效率。常见场景包括：
- 大规模数据集处理（如使用
_large_dataset关键词） - 复杂模型加速（如
_deep_learning_model） - 资源优化利用（如
_resource_optimization）
应用场景
机器学习领域
- 使用
_machine_learning关键词的图片 - 例如：训练图像识别模型时，多GPU并行计算
- 使用
自然语言处理
- 使用
_nlp关键词的图片 - 如：BERT等大模型的分布式训练流程
- 使用
推荐系统优化
- 使用
_recommendation_system关键词的图片 - 通过分布式计算提升实时推荐能力
- 使用
技术挑战
- 数据同步延迟（如
_data_synchronization） - 通信开销（如
_network_latency） - 负载均衡（如
_load_balancing）
实现方法
框架选择
- TensorFlow的
_distributed_training模块 - PyTorch的
_distributed_pytorch支持
- TensorFlow的
训练模式
- 数据并行（
_data_parallelism） - 模型并行（
_model_parallelism） - 混合并行（
_hybrid_parallelism）
- 数据并行（
工具链
- 使用
_horovod关键词的图片 - 通过
_mpi（消息传递接口）实现分布式计算
- 使用