TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，支持分布式计算以提升大规模模型训练效率。以下为关键知识点梳理：

1. 分布式计算核心概念

  • 分布式训练：利用多设备/多节点并行计算加速训练过程 🌐
  • 同步更新：所有设备同步梯度，确保模型一致性 ⏱️
  • 异步更新：设备独立更新，可能引入不一致性 🔄

2. 应用场景

  • 处理海量数据集 📁
  • 训练超大规模深度学习模型 🏗️
  • 支持多GPU/多机器集群 🧩

3. TensorFlow 支持的分布式框架

  • TF Distributions：内置分布式计算库 📦
  • Kubernetes：通过 TFX 工具链集成 🚀
  • Horovod：分布式训练框架（需安装） 🧠

4. 使用步骤

  1. 配置集群环境 🛠️
  2. 使用 tf.distribute.MirroredStrategy 实现多设备训练 🖥️
  3. 通过 tf.distribute.cluster_resolver 指定节点信息 🌐
  4. 启动分布式训练任务 📡

5. 扩展阅读

TensorFlow_Distributed_Computation

了解更多分布式计算实践，请访问 TensorFlow 官方文档 📚