分布式训练（Distributed Training）是一种在多个计算设备或节点上并行执行机器学习模型训练的技术，旨在通过分布数据和计算任务来加速训练过程。它通常采用数据并行或模型并行策略，将大型数据集或复杂模型分割到不同节点上，并通过通信机制同步参数更新，从而显著减少训练时间、提升计算效率，并支持处理大规模数据集和高复杂度模型。
在AI产品开发实际落地中，分布式训练对于训练深度神经网络等大型模型至关重要，尤其在自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等领域。作为产品经理，理解分布式训练的资源分配、成本优化和可扩展性，有助于在产品设计中评估硬件需求、优化训练流程并缩短上市周期，确保模型性能与业务目标对齐。
延伸阅读推荐：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著的《深度学习》（Deep Learning）一书系统介绍了分布式训练的原理与应用；Jeffrey Dean等人的论文「Large Scale Distributed Deep Networks」详细探讨了分布式训练在谷歌大脑平台的实际实现与优化。
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