分布式深度学习框架指南

分布式深度学习框架指南 🧠🚀

分布式深度学习框架是训练大规模模型的关键工具，以下为主流框架概览：

1. TensorFlow 🧮

• 特点: 支持分布式训练，提供tf.distribute模块
• 适用场景: 适合需要多GPU/多机协作的场景
• 优势: 强大的生态系统，兼容性强

2. PyTorch 🌱

• 特点: 动态计算图，支持DistributedDataParallel
• 适用场景: 研究型项目与快速迭代需求
• 优势: 易于调试，社区活跃

3. Horovod 🧩

• 特点: 基于MPI的分布式训练框架
• 适用场景: 大规模集群训练
• 优势: 与TensorFlow/PyTorch兼容，性能优化

4. Apache MXNet 📦

• 特点: 支持分布式训练的符号计算系统
• 适用场景: 需要灵活部署的生产环境
• 优势: 跨平台兼容，支持多种语言

如需深入了解分布式训练实践，可访问教程/分布式训练实践获取详细指南。