怎么看uber开源的基于mpi的分布式tensorflow训练框架horov

发布网友发布时间：2024-10-04 16:02

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热心网友时间：2024-11-16 21:08

horovod的主要问题解决方案聚焦在大规模数据处理中，分布式tensorflow虽然具备可扩展性，但当GPU超过50个时，硬件利用效率显著降低，计算能力增长不再与硬件规模成线性关系。

*的论文《Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour》提出了一种在不同节点间进行梯度平均的数据并行训练方法，旨在充分利用硬件计算能力。标准分布式tensorflow可以实现这一思想，但存在使用worker计算梯度、ps平均梯度与更新参数的局限性。这可能导致计算或通信瓶颈，影响性能。

百度的论文《Bringing HPC Techniques to Deep Learning》中，提出了ring-allrece方法，对计算网络进行优化，显著提高了数据分布式处理的性能。Horovod正是基于MPI实现了ring-allrece，相对于标准分布式tensorflow，它在模型代码实现上为用户提供了更好的体验。在拥有众多GPU的情况下，Horovod的计算能力提升近一倍。