분산 네트워크에서 통신 비용과 로컬 계산 비용의 차이를 고려하여 최적의 데이터 분할 방법을 제시한다.
과대 매개변수화된 데이터 환경에서 분산 학습 알고리즘인 DGD와 DGT의 국소 업데이트 도입이 통신 복잡도 감소에 미치는 영향을 분석하였다. 데이터 이질성 정도와 네트워크 연결성에 따라 국소 업데이트의 효과가 달라짐을 보였다.