在当今数据驱动的时代，机器学习模型的性能优化已经成为每个开发者和研究者的核心任务。无论是处理海量数据的分布式训练，还是在资源受限设备上的推理加速，性能优化直接决定了模型的实际应用价值。本文将深入探讨三大核心领域：分布式训练、模型压缩和推理加速，提供从理论到实践的全面指导。
一、分布式训练：如何让模型“跑得更快”
1.1 分布式训练的基本概念
分布式训练是解决大规模机器学习问题的关键技术。当单机计算资源无法满足模型训练需求时，分布式训练通过将任务分配到多个计算节点上并行处理，显著提升训练速度。
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数据并行 vs 模型并行
数据并行是将数据集分割成多个子集，分发到不同的计算节点上进行训练，每个节点维护一份模型副本。模型并行则是将模型的不同部分分配到不同的节点上，适合超大型模型（如 GPT-3）。 -
通信开销的优化
分布式训练中，节点间的通信开销是一个主要瓶颈。常用的优化方法包括：- 梯度压缩&#x