并行分布式深度学习是一种通过将深度学习任务按数据并行、模型并行或混合并行等方式分解，并分配到多台计算机或计算节点（如CPU、GPU集群）上协同执行的技术，旨在加速大规模数据集和复杂模型的训练过程，通过并行计算提升效率、缩短训练时间，广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统、自动驾驶等领域，是应对海量数据和高复杂度模型训练挑战、推动人工智能技术规模化落地的关键支撑技术之一。