神经网络中的分布式训练是一种通过将工作负载分配到多个设备（如 GPU 或机器）来加速模型训练的方法。分布式训练不是依赖单个设备处理所有计算，而是将数据处理、梯度计算或模型参数更新等任务分配给多个工作节点。这种方法通过利用并行性减少了训练时间，对于大型模型或数据集尤其有效。主要有两种策略：数据并行（将数据批次分割到不同设备上）和模型并行（将模型本身分割到不同设备上）。例如，使用数据并行在 8 个 GPU 上训练一个视觉模型，可以同时处理 8 个图像批次，然后同步梯度来更新模型。
一种常见的实现是数据并行，其中每个设备都拥有整个模型的副本。在训练期间，每个设备处理不同的数据子集，计算梯度，并与其他设备共享梯度以共同更新模型参数。像 PyTorch 的 DistributedDataParallel 或 TensorFlow 的 tf.distribute.MirroredStrategy 这样的框架可以自动化这个过程。另一方面，当模型过大无法在一个设备上容纳时，使用模型并行。例如，像 GPT-3 这样的大型语言模型将层分布在多个 GPU 上，每个设备计算前向和反向传播的一部分。这需要仔细协调来管理设备之间的通信。
虽然分布式训练加快了训练速度，但也带来了挑战。跨设备同步梯度或参数会增加通信开销，如果优化不当，这可能成为瓶颈。像梯度平均（用于数据并行）或流水线并行（用于模型并行）这样的技术有助于缓解这个问题。开发人员还必须处理硬件设置，例如配置 GPU 的高速互连（如 NVLink）。像 Horovod 或基于云的解决方案（例如 AWS SageMaker）这样的工具可以简化部署。然而，调试分布式系统可能很复杂，因为它涉及竞态条件或设备状态不一致。平衡速度提升与这些权衡是有效实现的关键。