加速器在机器学习中的作用主要是通过优化计算来提高训练效率，主要体现在以下几个方面

1. 硬件加速：利用GPU、TPU等专用计算设备，实现并行计算,提升处理速度。

2. 优化库：通过优化库如cuDNN、xla等，改进内核层面的计算,提升算法效率。

3. 并行计算：支持模型并行和数据并行,充分利用多块硬件的计算资源。

4. 框架支持：框架如PyTorch、TensorFlow提供自动并行和加速功能,使模型高效运行。

5. 自动调度：通过自动调度将计算任务分配到适当的硬件,优化资源利用。

加速器的选择和使用取决于具体的硬件环境和模型结构，需要根据实际需求选择合适的工具和策略,以实现最佳的训练效率。