Все говорят об узких местах распределённого обучения: ограничениях памяти GPU, пропускной способности сети, сбоях узлов.

Но есть незаметная причина проблем, которую никто не отлаживает: само формирование кластера.

Если топология кластера изначально выбрана неправильно, каждый запуск обучения унаследует этот архитектурный долг. Вы оптимизируете систему, построенную на шатком фундаменте.

Большинство разработчиков тратят время на устранение симптомов (ошибок нехватки памяти, медленной синхронизации, сбоев узлов), не понимая, что корень проблемы — в том, как узлы изначально были сгруппированы и соединены.

Исправьте стратегию формирования кластера, прежде чем настраивать гиперпараметры.