分布式训练
term_id: distributed_training
Category: training_techniques
Definition
分布式训练通过在多个 GPU 或节点上并行化计算来加速模型收敛。主要技术包括数据并行（每个工作进程处理数据子集）和模型并行（将模型的不同部分分布在不同设备上），以处理大规模数据集和巨型模型。
Summary
通过将数据或计算任务拆分到多个设备或服务器上，从而训练机器学习模型的方法。
Key Concepts
- 数据并行
- 模型并行
- GPU 集群
- 梯度同步
Use Cases
- 训练大型语言模型
- 加速计算机视觉数据集的处理
- 减少复杂神经网络的训练时间