В чем заключаются преимущества распределенного обучения в TensorFlow?

Некоторые преимущества распределённого обучения в TensorFlow:

• Ускорение вычислений. www.geeksforgeeks.org Распределённое обучение позволяет ускорить процесс обучения крупномасштабных моделей. www.geeksforgeeks.org
• Повышение эффективности использования ресурсов. www.geeksforgeeks.org Задачи распределяются между несколькими устройствами, что оптимизирует использование ресурсов. www.geeksforgeeks.org
• Облегчение масштабируемости. www.geeksforgeeks.org Расширяющиеся данные можно разделить между несколькими устройствами для обработки. www.geeksforgeeks.org
• Снижение стоимости связи. under-sky-ai.ru Каждый узел отвечает только за обновление своей собственной переменной и не нуждается в обмене данными с другими узлами. under-sky-ai.ru
• Возможность работы с сложными моделями. under-sky-ai.ru Если модель очень сложная и имеет много параметров, один узел не может загрузить и обучить всю модель из-за ограничений памяти. under-sky-ai.ru Распределённое обучение позволяет разрезать модель на более мелкие части и запускать каждую часть на разных узлах. under-sky-ai.ru