现代人工智能训练采用分布式架构，利用多个GPU进行大规模神经网络训练。主要挑战在于高效分配工作负载和同步加速器。应用数据并行性、完全分片数据并行性和混合分片数据并行性等技术，以降低内存使用并提高效率。同时，激活检查点和上下文并行性等方法也用于优化内存和计算性能。