PyTorchの分散トレーニングとは何ですか？

PyTorchの分散トレーニングは、複数の計算リソース（複数のGPUまたは複数のマシン）を使用してモデルを並行してトレーニングする方法です。分散トレーニングを使用することで、モデルのトレーニング速度を向上させ、トレーニングの効率を高めることができます。PyTorchには、分散トレーニングを実装するためのツールやAPIが用意されており、torch.nn.parallel.DistributedDataParallelやtorch.distributedモジュールなどがあります。これらのツールを使用すると、ユーザーは簡単に複数のデバイスやマシンでモデルをトレーニングし、データの配布や勾配の集約を管理することができます。