Некоторые преимущества распределённого обучения в TensorFlow:

• Ускорение вычислений. 2 Распределённое обучение позволяет ускорить процесс обучения крупномасштабных моделей. 2
• Повышение эффективности использования ресурсов. 2 Задачи распределяются между несколькими устройствами, что оптимизирует использование ресурсов. 2
• Облегчение масштабируемости. 2 Расширяющиеся данные можно разделить между несколькими устройствами для обработки. 2
• Снижение стоимости связи. 4 Каждый узел отвечает только за обновление своей собственной переменной и не нуждается в обмене данными с другими узлами. 4
• Возможность работы с сложными моделями. 4 Если модель очень сложная и имеет много параметров, один узел не может загрузить и обучить всю модель из-за ограничений памяти. 4 Распределённое обучение позволяет разрезать модель на более мелкие части и запускать каждую часть на разных узлах. 4