什么是分布式训练？
分布式训练通过多台设备协同计算，显著提升AI模型训练效率。适用于大规模数据集和复杂模型场景，例如：
- 🚀 加快训练速度
- 🔄 降低单机资源压力
- 🧩 支持模型并行化
📘 扩展阅读：分布式训练基础概念
常见分布式训练方法
1. 数据并行（Data Parallelism）
- 每个设备持有完整模型副本
- 数据分片后同步计算梯度
- 📈 适合参数量大的模型
2. 模型并行（Model Parallelism）
- 将模型拆分到不同设备
- 通过通信机制传递中间结果
- ⚙️ 适合超大规模模型
3. 混合并行（Hybrid Parallelism）
- 综合数据与模型并行策略
- 通过分布式训练工具实现灵活配置
- 🔄 优化资源利用率
分布式训练应用场景
- 📊 处理TB级训练数据
- 🧮 训练千亿参数级模型
- ⏱️ 缩短模型迭代周期
注意事项
- 🧪 确保设备间网络延迟低于50ms
- 🔄 需要同步所有设备的梯度更新
- 📦 使用分布式训练框架降低实现复杂度
分布式训练 概念
分布式训练 框架