Miércoles 21 de octubre de 2026 ·

Entrenamiento distribuido de IA: qué son el paralelismo de datos, de tensores, de pipeline y de expertos

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La guía explica el entrenamiento distribuido de IA, que reparte datos, parámetros, activaciones, gradientes y estado del optimizador entre muchos aceleradores para entrenar modelos o lotes que no caben en un solo dispositivo. Define sus elementos básicos y compara el concepto con atajos que suelen confundirse con él. No incluye cifras ni anuncios.

Qué significa

Explica por qué los modelos grandes necesitan coordinar varios aceleradores a la vez, y que la forma de repartir el trabajo influye en el rendimiento del entrenamiento.

Fuentes originales

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