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《TensorFlow 分布式训练与模型并行》
在传统的单机训练模式下，我们的模型被约束在一个设备（如一块GPU或TPU）上。这种方法对于小型模型或数据集是可行的，但对于规模庞大的深度学习任务，单机设备的计算能力和内存都无法满足需求，尤其是在处理大规模数据时。为了解决这些问题，分布式训练将训练任务分解到多个计算设备上，可以有效加速训练过程。通过合理的分配计算任务，多个设备协同工作，使得训练时间大大缩短。在模型并行中，模型本身被分割成多个部分，每个部分分别运行在不同的设备上。这种方式尤其适用于内存受限但计算量大的模型，比如大型神经网络。
——来自博客 https://blog.csdn.net/sjdgehi/article/details/146416318
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