梯度聚合

摘要：随着深度学习模型的日益复杂，单机内存和计算资源往往无法满足大规模模型训练的需求。数据并行是解决这一问题的有效方法之一，它通过将数据分片并行处理来加速训练过程。本文将围绕PyTorch框架，探讨数据并行中的梯度

摘要：在深度学习领域，随着模型规模的不断扩大，计算资源的需求也日益增长。为了提高模型的训练效率，数据并行技术应运而生。本文将围绕TensorFlow框架，深入探讨数据并行流程中的数据分片与梯度聚合技术，并给出相应的

TensorFlow 分布式架构：Parameter Server/PS-Worker 设计与实现 随着深度学习技术的飞速发展，大模型在各个领域得到了广泛应用。大模型的训练通常需要大量的计算资源和时间。为了解决这