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
分布式训练架构图