Управление памятью в системах распределенного обучения является критически важным аспектом, который влияет на производительность и эффективность обработки данных. В таких системах необходимо учитывать локальные ресурсы узлов и взаимодействие между ними, что требует сложных механизмов для оптимизации использования памяти. Эффективное управление памятью минимизирует задержки, связанные с доступом к данным, и снижает вероятность возникновения узких мест. Это, в свою очередь, способствует более быстрому обучению моделей и повышению их качества...