分散学習で誰もが話題にするボトルネック：GPUメモリの制限、ネットワーク帯域幅の上限、ノード障害。

誰もデバッグしない、ひそかな致命傷：クラスターの構成そのもの。

最初からクラスターのトポロジーが間違っていると、すべての学習実行にその設計上の負債が引き継がれます。壊れた基盤の上で最適化しているのです。

多くの開発者は、根本原因がノードのグループ分けや接続方法にあると気づかず、症状（OOMエラー、同期の遅延、ノードのクラッシュ）の解消に時間を費やしています。

ハイパーパラメーターを調整する前に、クラスターの構成戦略を見直しましょう。