分布式训练工具概述

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
  • 了解更多

• Distributed TensorFlow

  • 官方支持
  • 易于使用
  • 了解更多

• Distributed PyTorch

  • 支持多GPU和多机集群
  • 丰富的文档和示例
  • 了解更多

相关资源

• 深度学习分布式训练指南
• TensorFlow分布式训练教程
• PyTorch分布式训练教程

分布式训练架构图