Los cuellos de botella del entrenamiento distribuido de los que todo el mundo habla: límites de memoria de la GPU, restricciones de ancho de banda de la red y fallos de nodos.

El problema silencioso que nadie depura: la formación del clúster en sí.

Si la topología de tu clúster es incorrecta desde el principio, cada ejecución de entrenamiento arrastra esa deuda arquitectónica. Estás optimizando sobre una base defectuosa.

La mayoría de los desarrolladores desperdician tiempo solucionando los síntomas (errores OOM, sincronizaciones lentas, nodos bloqueados) sin darse cuenta de que la causa raíz es cómo se agruparon y conectaron los nodos desde el principio.

Corrige la estrategia de formación del clúster antes de ajustar los hiperparámetros.