摘要
随着深度学习模型规模和训练数据的指数级增长，传统的单机训练方式已经无法满足需求。
分布式深度学习应运而生，它利用多台计算设备协同工作，加快模型训练速度、提高模型精度，并解决海量数据的存储和处理问题。
本文献综述首先介绍了分布式深度学习的基本概念，然后从算法和平台两个方面概述了分布式深度学习的研究现状，并对不同分布式训练策略、部署平台和优化算法进行了分析比较。
最后，对分布式深度学习的未来发展趋势进行了展望。
关键词：分布式深度学习，参数服务器，去中心化，联邦学习，模型并行
#1.相关概念解释
1.1分布式深度学习分布式深度学习是指利用多台计算设备（例如CPU、GPU、TPU等）协同工作，对深度学习模型进行训练和推理的过程。
它可以解决传统单机训练方式在处理大规模数据集和复杂模型时遇到的瓶颈，例如训练时间长、计算资源不足等问题。
1.2参数服务器模型参数服务器模型是一种经典的分布式深度学习架构，它将模型参数存储在一个或多个中心化的服务器节点上，而各个工作节点则负责从服务器获取参数、进行本地计算，并将更新后的参数梯度回传给服务器。
这种模型的优点是易于实现和维护，但缺点是服务器可能成为性能瓶颈。
1.3去中心化模型去中心化模型是指所有计算节点都参与模型参数的存储和更新，没有中心化的服务器节点。
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