数据并行

随着深度学习模型参数量的指数级增长和数据集规模的不断扩大，单机单卡的训练模式已难以满足需求。分布式训练通过将计算任务分摊到多个计算节点上，极大地缩短了模型训练时间，成为处理大规模深度学习任务的必然选择。其核心价值在于利用并行计算能力，突破单机在内存、算力等方面的瓶颈。 分布式训练主要解决两类问题：一是模型过大，无法装入单个设备的内存；二是训练周期过长，无法在…

随着人工智能模型参数量的指数级增长，传统的单机训练模式已无法满足计算需求。分布式深度学习应运而生，它通过将训练任务分布到多个计算节点上协同工作，极大地缩短了模型训练时间，使得训练拥有数千亿甚至万亿参数的大模型成为可能。其核心思想是“分而治之”，将数据或模型本身进行划分，利用并行计算能力突破单机资源瓶颈。 分布式训练不仅仅是硬件的堆砌，更是一套复杂的系统工程，…

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…