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在训练中等规模到大型深度学习模型时，单块GPU可能无法充分利用计算资源或处理足够的数据批次。数据并行是一种简单且高效的并行训练策略，通过在多张GPU上复制模型副本并分批处理数据，实现训练加速和性能优化

随着大模型规模不断增长，单卡训练已经无法满足计算和存储需求。分布式训练成为模型训练的必备手段，从底层硬件基础架构到梯度同步与优化器机制，每一环节都直接影响训练效率和收敛效果。

随着深度学习模型规模不断增大，从几亿参数到上百亿甚至千亿参数，单块GPU已经难以承载模型训练的显存和计算需求。为了突破显存限制、提升训练速度，研究者提出了多种并行训练策略。

训练好的AI模型如果不能快速、稳定、弹性地部署到生产环境，那么再高的准确率也只是“实验室成果”。在实际工程中，我们需要应对多环境兼容、弹性伸缩、版本迭代、资源调度与监控等挑战。

随着深度学习模型的参数量从百万级跃升至千亿级，部署和推理的计算、存储、带宽压力急剧增加。尤其在边缘设备和低延迟应用中，庞大的模型不仅占用显存，还拖慢推理速度。

在大模型训练时代，模型参数规模动辄数百亿甚至上万亿，传统的 FP32 单精度训练 已经无法满足显存和速度的需求。混合精度技术通过在保持模型精度的同时使用更低位数的浮点格式，有效减少显存占用、提升吞吐量

训练好的AI模型如果不能快速、稳定、弹性地部署到生产环境，那么再高的准确率也只是“实验室成果”。容器化（Docker）与云原生正好为AI部署提供了统一打包、跨环境运行与自动扩缩的能力。

在人工智能项目的全生命周期中，训练（Training） 和 推理（Inference） 是两个至关重要的阶段。虽然它们都需要算力支持，但在计算资源、内存容量、存储系统和通信带宽等方面的需求差异很大。

在人工智能，尤其是深度学习和大模型的浪潮中，算力已成为推动技术进步的核心引擎。GPU（图形处理器）和TPU（张量处理器）是两种主流的AI计算硬件，它们既有相似之处——都擅长并行浮点运算，又有相当的差别