在 TensorFlow 中，分布式同步策略是确保模型训练过程中不同设备上的模型参数保持一致的关键。以下是一些常用的同步策略：

  • Parameter Server (PS)

    • 参数服务器是一种经典的分布式策略，其中有一个单独的服务器（参数服务器）负责存储所有参数，并同步这些参数到各个工作节点。

  • All-reduce

    • All-reduce 策略通过聚合所有设备上的梯度来更新模型参数，使得所有设备上的梯度相同。

  • Mixed Precision

    • 混合精度训练是一种通过使用半精度浮点数来加速训练的方法，同时仍然保持足够的精度。

  • FedAvg

    • FedAvg 是联邦学习的常用同步策略，它允许在多个设备上进行模型训练，同时只在训练结束后进行一次参数聚合。

更多关于 TensorFlow 分布式同步策略的详细内容，请参考 TensorFlow 分布式同步策略详解。

图片示例

中心化的参数服务器架构：

Parameter Server Architecture

使用 All-reduce 策略进行分布式训练：

All-reduce Strategy