L'entraînement distribué répartit le calcul sur plusieurs GPU ou machines, réduisant considérablement le temps d'entraînement. Des centaines de GPU travaillent en parallèle. Des frameworks comme DistributedDataParallel et DeepSpeed gèrent la coordination. Entraîner des modèles de la classe de GPT-4 serait impossible sans ces techniques.