分布式训练加速框架

基于参数服务器或去中心化架构实现多 GPU/TPU 集群的并行训练。采用动态梯度聚合策略（如 FedAvg）和混合精度计算技术，在保持精度的同时提升训练速度。支持超大规模模型（如千亿参数）的分片存储与异步更新，通过弹性扩缩容适应算力波动。典型应用包括自然语言处理中的预训练模型（如 BERT）和科学计算中的分子动力学模拟。