Horovod 分布式深度學習框架

horovod初始化 —— >程序分配 ——> 訓練引數配置 —— >模型引數廣播 ——> 分布式optimizer ——> 模型儲存

簡略快速了解：horovod使用說明

四部分詳細：horovod介紹

在單機4卡的機上起訓練，只需執行以下命令:

horovodrun -np 4 -h localhost:4 python train.py

horovodrun -np 16 -h server1:4,server2:4,server3:4,server4:4 python train.py

Horovod 分布式深度學習框架相關

最近需要 horovod 相關的知識，在這裡記錄一下，進行備忘 horovod 安裝 安裝 cuda 9.0 編譯安裝nccl 根據cuda 9.0 安裝 gcc 4.9 python 版本 python 3.6.9 具體環境請自行適配 安裝 openmpi 4.0 pip 安裝 horovod 框...

深度學習模型儲存 深度學習分布式模型

背景 隨著各大企業和研究機構在pytorch tensorflow keras mxnet等深度學習框架上面訓練模型越來越多，專案的資料和計算能力需求急劇增加。在大部分的情況下，模型是可以在單個或多個gpu平台的伺服器上執行的，但隨著資料集的增加和訓練時間的增長，有些訓練需要耗費數天甚至數週的時間，...

分布式學習

負載均衡 nginx 高效能 高併發的web伺服器 功能包括負載均衡 反向 靜態內容快取 訪問控制 工作在應用層 lvs linux virtual server，基於集群技術和linux作業系統實現乙個高效能 高可用的伺服器 工作在網路層 webserver tomcat，apache，jboss...