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Servidores de parâmetros centralizados limitam o treinamento, um nó coordena todas as atualizações.
Raven utiliza all-reduce em múltiplos anéis paralelos, distribuindo a comunicação de forma equitativa entre todos os nós. Sem coordenador central, sem gargalos, convergência mais rápida em clusters de treinamento distribuído.

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