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分布式训练与多GPU支持

在深度学习任务中，尤其是在处理大规模数据集和复杂模型时，单个GPU的计算能力和内存容量往往无法满足需求。为了提高训练效率和模型性能，分布式训练和多GPU支持成为不可或缺的技术。本节将详细介绍如何在Chainer中实现分布式训练和多GPU支持，以及相关的原理和实践方法。

1.分布式训练的基本概念

分布式训练是指将深度学习模型的训练任务分布在多个计算节点上，通过并行计算来加速训练过程。分布式训练可以分为两种主要类型：

数据并行（DataParallelism）：每个计算节点处理不同的数据子集，但共享相同的模型参数。这是最常见的分