分布式训练是人工智能领域的一个重要方向,它允许在多台机器上并行处理大规模数据集,从而加快模型的训练速度。以下是一些常用的分布式训练工具:

  • Horovod:由Uber开源的分布式训练框架,支持TensorFlow、Keras和PyTorch等多种深度学习框架。
  • Distributed TensorFlow:TensorFlow官方支持的分布式训练API,可以方便地扩展到多台机器。
  • Distributed PyTorch:PyTorch官方提供的分布式训练库,支持多GPU和多机集群。

分布式训练工具列表

  • Horovod

    • 支持多种深度学习框架
    • 高效的通信机制
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  • Distributed TensorFlow

  • Distributed PyTorch

    • 支持多GPU和多机集群
    • 丰富的文档和示例
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相关资源

分布式训练架构图