分布式机器学习

分布式机器学习是一种通过将计算任务和数据分布到多个计算节点上，以加速模型训练和处理大规模数据集的机器学习范式。随着数据量的爆炸式增长和模型复杂度的不断提升，单机计算资源已难以满足现代机器学习任务的需求。分布式机器学习通过并行计算和协作学习，有效地解决了这一瓶颈。 其核心思想是“分而治之”，将庞大的计算任务分解成多个子任务，分配到不同的计算单元（如服务器、GP…