在分布式训练（Distributed Training）中，Straggler（落后者/慢节点） 是指在并行计算集群中，处理速度显著慢于其他节点的机器或进程。 由于目前主流的训练模式是 同步 SGD（Synchronous SGD），即所有节点必须在每一步（Step）结束时进行梯度同步（AllReduce），整个系统的速度取决于最慢的那个节点（木桶效应）。因此，处理 Straggler 是提升集群效率的关键。 以下是处理 Straggler 问题的几种主要策略，按从算法层到系统层的顺序分类： --- 1. 算法与同步策略层 (Synchronization Strategies) 这是最直接的应对方式，通过改变参数更新的机制来容忍慢节点。 异步 SGD (Asynchronous SGD): 原理： 各个 Worker 独立计算梯度并推送到参数服务器（Parameter Server），不需要等待其他 Worker。 优点： 完全消除了 Straggler 的影响，计算资源利用率极高。 缺点： 会引入梯度陈旧（Gradient Staleness） 问题，导致模型收敛困难或精度下...
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