在深度学习的训练过程中，随着数据量和模型的复杂性增加，单个 GPU 或 CPU 无法满足高效训练的需求。TensorFlow 提供了强大的 分布式训练 功能，通过并行处理加速训练过程。分布式训练可以在多个 GPU、多个机器甚至是 TPU 上运行。以下是分布式训练的关键概念及其使用方法。
1. 分布式训练的基本概念
1.1 同步训练与异步训练
● 同步训练：在每个设备（GPU、TPU）上进行相同的训练步骤，并在每个训练步骤后同步更新参数。这是 TensorFlow 默认的训练模式，尤其是在多 GPU 环境下。每个设备的梯度会被汇总，更新后的参数再同步到每个设备。
● 异步训练：不同设备可以独立计算梯度，并异步更新模型参数。每个设备的训练不需要等待其他设备完成，但可能带来更大的模型不一致性。
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