大规模并行训练(Massively Parallel Training)是一种在人工智能模型训练中广泛采用的技术，它通过将计算任务分配到多个处理器（如GPU或TPU）上同时执行，以显著加速训练过程并处理海量数据和复杂模型。这种技术主要包括数据并行（将数据集分割到不同设备独立处理）和模型并行（将模型结构分割到不同设备协作处理），能够高效利用分布式计算资源，是现代深度学习训练大规模模型（如大型语言模型或计算机视觉模型）的核心手段。
在AI产品开发的实际落地中，大规模并行训练极大地降低了训练时间成本和资源需求，使产品如ChatGPT或图像识别系统能够快速迭代和部署。AI产品经理需要深入理解这一技术的可扩展性、资源消耗和性能优化，以便在项目规划中评估预算、选择硬件平台并确保模型的高效训练，从而推动生成式AI等创新应用的商业化进程。
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