深度学习通过结合分布式计算、算法优化和硬件加速来扩展到大型数据集。TensorFlow 和 PyTorch 等现代框架支持在 GPU 或 TPU 集群上进行训练，将数据和计算分散到多个设备上。例如，数据并行将数据批次分配给多个 GPU，每个 GPU 处理一个子集并同步梯度。这种方法使得能够在包含数百万样本的数据集上进行训练，例如在图像识别任务中使用 ResNet 等架构，这些架构在 ImageNet 的 120 万张图像上进行训练。分布式训练在保持模型准确性的同时，减少了实际运行时间。
算法改进也发挥着关键作用。诸如随机梯度下降 (SGD) 和 mini-batching 等技术一次处理少量数据子集，避免了将整个数据集加载到内存的需要。自适应优化方法（例如 Adam）动态调整学习率，提高了在大型、噪声数据集上的收敛性。迁移学习通过在较小的特定任务数据集上微调预训练模型（例如，用于 NLP 的 BERT），进一步降低了计算需求。例如，开发者可以获取一个预训练的视觉模型，然后在自定义数据集上只重新训练其最终层，从而利用模型现有的主要特征提取能力。
硬件和基础设施选择同样至关重要。GPU 和 TPU 加速了神经网络中的核心矩阵运算，而云平台（AWS、GCP）提供可扩展的存储和计算资源。TensorFlow 的 Data API 或 PyTorch 的 DataLoader 等工具能够高效地实时流式处理和预处理数据，避免了瓶颈。对于超大规模数据集，分片（将数据分散到多个存储设备上）或混合精度训练（使用 16 位浮点数）可以减少内存使用。开发者通常会结合使用这些策略——例如，在多 GPU 集群上训练语言模型时使用梯度检查点（gradient checkpointing）来节省内存。关键在于平衡计算、内存和 I/O，以避免硬件资源利用不足。