并行处理如何改进大数据上的机器学习模型训练？

并行处理通过将计算工作负载分配到多个资源（如CPU、GPU或集群中的计算节点）来加速大型数据集上的机器学习训练。关键概念包括分布式数据（数据并行）或模型架构部分（模型并行）。其意义在于克服处理海量数据时固有的计算瓶颈和延长的训练时间，使复杂的机器学习在大规模上可行。主要应用包括在单个机器无法处理的大型数据集上训练深度神经网络、推荐系统和自然语言处理模型。 核心原则涉及并发执行训练操作。在数据并行中，相同的模型副本在单独的工作节点上同时处理不同的数据子集；它们的更新（如梯度）通过同步（例如通过参数服务器或集合操作）以维护统一的模型。这大大减少了每个 epoch 的时间并利用了聚合系统内存。关键特性包括可扩展性——添加工作节点通常会成比例地减少训练时间——以及高效的资源利用率。这种能力从根本上推动了现代大规模人工智能的进步。 要实现这一点，需使用 TensorFlow Distributed 或 PyTorch Distributed 等框架。步骤通常包括：在工作节点间划分数据集，在每个工作节点上初始化相同的模型副本，对本地数据批次执行前向/反向传播，在所有工作节点间平均计算出的梯度，最后使用平均梯度更新每个模型副本。这种并行方法直接转化为更快的实验周期、更短的洞察时间以及通过更好的硬件利用率实现的成本节约。