Verteiltes Training
Definition
Verteiltes Training lässt mehrere Geräte oder Rechner gemeinsam ein Modell trainieren.
Das Training eines Modells mit koordiniertem Rechnen über mehrere Prozesse, Geräte oder Rechner.
Einfach erklärt
Mehrere Computer teilen sich das Lernen eines Modells. Sie müssen ihre Arbeit dabei aufeinander abstimmen.
Warum das im Alltag wichtig ist
Der Begriff trägt zu sicheren, wartbaren und leistungsfähigen Webanwendungen sowie belastbaren technischen Entscheidungen bei.
Beispiel aus dem Mittelstand
Ein Betrieb verteilt ein Bildtraining auf mehrere GPUs und prüft Skalierungseffizienz sowie Reproduzierbarkeit.
Grenzen und Fallstricke
- Mehr Geräte bedeuten nicht lineare Beschleunigung; Kommunikation, Batchgröße, Ausfälle und deterministische Wiederaufnahme sind kritisch.
Entstehung & Geschichte
Daten- und Modellparallelität wurden mit großen neuronalen Netzen und GPU-Clustern zentral.
Anwendung im Mittelstand
- Mögliche Anwendung: Ein Betrieb verteilt ein Bildtraining auf mehrere GPUs und prüft Skalierungseffizienz sowie Reproduzierbarkeit.
Häufige Fragen
Was bedeutet Verteiltes Training?
Das Training eines Modells mit koordiniertem Rechnen über mehrere Prozesse, Geräte oder Rechner. Worauf sollte man achten? Mehr Geräte bedeuten nicht lineare Beschleunigung; Kommunikation, Batchgröße, Ausfälle und deterministische Wiederaufnahme sind kritisch.
Quellen
- Horovod · Sergeev and Del Balso, Horovod
Quelle geprüft am 10.10.2026. Redaktionelle Anwendungsbeispiele sind hypothetisch; kein Nachweis realer Kundenergebnisse.
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