在深度学习的训练过程中，随着数据量和模型的复杂性增加，单个 GPU 或 CPU 无法满足高效训练的需求。TensorFlow 提供了强大的 分布式训练 功能，通过并行处理加速训练过程。分布式训练可以在多个 GPU、多个机器甚至是 TPU 上运行。以下是分布式训练的关键概念及其使用方法。

1. 分布式训练的基本概念

1.1 同步训练与异步训练

● 同步训练：在每个设备（GPU、TPU）上进行相同的训练步骤，并在每个训练步骤后同步