AI模型的分布式训练是一种通过将训练任务分散到多个计算节点上来加速大规模数据集训练的技术。本文详细探讨了分布式训练的基础概念，包括数据并行和模型并行，以及同步和异步训练模式。进一步介绍了常用的分布式训练框架，如TensorFlow和PyTorch的具体实现方法，以及在训练过程中可能遇到的性能瓶颈与优化策略。这些技术方法不仅提升了训练速度，还提高了模型的准确性，是现代AI系统发展的重要组成部分。