AI模型分布式训练，如何实现高效、可扩展的模型训练？

2025-03-25 16:47

AI模型分布式训练是提高模型训练效率与可扩展性的关键技术，通过将模型训练任务分配到多个计算节点上，可以并行处理数据，显著减少训练时间，实现高效、可扩展的分布式训练需考虑数据并行、模型并行及管道并行策略，同时优化通信成本、负载均衡和资源管理，还需采用自动混合精度、梯度压缩等优化技术，以降低通信开销和内存消耗。