分布式训练是通过多台设备协同计算以加速模型训练的技术，常用于大规模机器学习场景。以下是关键概念与实践指南：
1. 常见分布式训练方法
- 数据并行：将数据分割后分发到各设备，通过同步梯度更新模型数据并行示意图
- 模型并行：将模型拆分到不同设备，适合参数量巨大的模型
- 混合并行：结合数据并行与模型并行，优化资源利用率混合并行架构
2. 实现步骤概览
- 环境准备：配置多机多卡网络通信（如NCCL/NVIDIA集体通信）
- 框架选择：使用支持分布式训练的框架（如PyTorch DDP、TensorFlow MirroredStrategy）
- 任务分配：通过
torch.distributed.launch或horovod等工具启动训练进程 - 结果同步：确保各设备梯度正确聚合（如使用AllReduce算法）
- 性能调优：调整批量大小、通信频率等参数提升效率
3. 工具与框架推荐
| 工具 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| PyTorch DDP | 易用性高 | 快速搭建多GPU训练 |
| Horovod | 高性能分布式训练 | 深度学习框架兼容性好 |
| TensorFlow MirroredStrategy | 与TensorFlow深度集成 | 大规模模型训练优化 |
4. 扩展学习
如需深入了解分布式训练的进阶技巧，可参考：
分布式训练优化指南
其中包含：
- � 异步训练与同步训练的对比 📊
- 通信带宽对训练效率的影响 📈
- 跨节点训练的网络配置建议 🌐
📌 注意：实际部署时需注意设备异构性、数据一致性等挑战，建议从单机多卡开始逐步扩展。