算法中去中心化步骤有什么作用

在去中心化异步训练算法中，去中心化步骤的作用是减少中心节点的通信瓶颈问题，并提高系统的性能。\[2\]在早期的分布式训练中，每个worker都需要将自己计算得到的梯度上传到中心节点，中心节点再对所有worker的梯度进行平均化处理，然后再传回各个worker，这样会导致中心节点成为系统的瓶颈。而去中心化步骤通过将通信过程分散到各个worker之间，避免了中心节点的瓶颈问题。\[1\]此外，去中心化步骤还可以提高系统的并行性，使得各个worker可以独立地进行计算和通信，从而加快训练的速度。\[1\]因此，去中心化步骤在算法中起到了减少通信瓶颈和提高系统性能的作用。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [联邦学习和去中心化训练--知识记录](https://blog.csdn.net/weixin_40798471/article/details/121364495)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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