正如吴恩达所言，当代机器学习算法的成功很大程度上是由于模型和数据集大小的增加，在大规模数据下进行分布式训练也逐渐变得普遍，而如何在大规模数据、大模型的情况下进行计算，还是一个挑战。
高策，腾讯高级工程师，Kubeflow 社区训练和自动机器学习工作组 Tech Lead，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 张望，腾讯高级工程师，从事 GPU 虚拟化和分布式训练加速，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。 引言 随着模型规模和数据量的不断增大，分布式训练已经成为了工业界主流的 AI 模型训练方式。基于 Kubernetes 的 Kubeflow 项目，能够很好地承载分布式训练的工作负载，业已成为了云原生 AI 领域的事实标准，在诸多企业内广泛落地。 尽管
选自Uber 作者：Alex Sergeev、Mike Del Balso 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 Horovod 是 Uber 开源的又一个深度学习工具，它的发展吸取了 Facebook「一小时训练 ImageNet 论文」与百度 Ring Allreduce 的优点，可为用户实现分布式训练提供帮助。本文将简要介绍这一框架的特性。 近年来，深度学习引领了图像处理、语音识别和预测等方面的巨大进步。在 Uber，我们将深度学习应用到了公司业务中，从自动驾驶搜索路线到防御欺诈，深度学习让我们的数据科
大规模数据以及大型的神经网络结合在很多机器学习的任务上带来了超凡的表现。在训练深度学习模型的时候，当数据以及参数量变大的时候计算资源是决定我们算法迭代速度的关键要素之一。
截止2022年11月8日，统计了下github中获星较多的pytorch生态库，有
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。
安装 cuda 9.0; https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/nvidia-driver-cuda-installation.html
本文主要介绍了分布式深度学习的各框架以及一些分布式深度学习训练中的常见问题，如：docker及ssh环境问题、nccl多机通信问题等。
业界AI应用中，GPU的使用逐渐增加，腾讯云TACO是一种异构计算加速软件服务，搭配腾讯自研的软硬件协同优化组件和硬件厂商特有优化方案，支持物理机、云服务器、容器等产品的计算加速、图形渲染、视频转码各个应用场景，帮助用户实现全方位全场景的降本增效。
随着深度学习技术的飞速发展,各种基于深度学习的人工智能应用层出不穷。在这些应用中,人脸识别是一个非常典型且广泛应用的场景。本文将分享基于GPU进行人脸识别模型训练的实践经验。
Horovod 是 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 Apache MXNet 的分布式深度学习训练框架。Horovod 的目标是使分布式深度学习快速且易于使用。
最近，字节跳动发布了一款通用高性能分布式训练框架 BytePS，该框架支持 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 MXNet，并且可以在 TCP 或 RDMA 网络上运行。
2017 年，Facebook 开源了针对深度学习的框架 PyTorch。PyTorch 可以帮助开发者和研究人员更加轻松的构建和训练模型。凭借其简单易用、功能强大、用途广泛等特点，PyTorch 广受欢迎，且至今仍是最火的深度学习框架之一。 近年来，随着数据集和模型规模的日益庞大，出于效率考虑，开发者通常采用分布式训练的方式，提⾼训练速度以加快模型迭代。流行的深度学习框架 PyTorch 也为分布式训练提供了内置支持。PyTorch 的分布式训练方式主要有 DP (DataParallel)、DDP (
背景 随着 AI 模型规模的越来越大，训练数据的越来越多，用户对模型的迭代效率也要求越来越高，单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景，使用单机多卡或多机多卡训练成为趋势。单机多卡训练场景的参数同步借助目前 NVIDIA NVLINK 技术已经得到了很好地解决，而多机多卡场景由于对网络通信的强依赖就没有那么简单。 目前网卡厂商提供的 RoCE 等 RDMA 技术，使得多机通信效率大幅提升，但是如何在25G或 50G VPC 网络环境下提升分布式训练系统的通信效率，仍然是目前公有云厂商亟需解决的
Horovod 是一款基于 AllReduce 的分布式训练框架。凭借其对 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架的支持，以及通信优化等特点，Horovod 被广泛应用于数据并行的训练中。
作为一名深度学习科研人员，小编我可是深受模型训练的困扰：一个模型要跑几天几夜，结果最后发现有一步错了 ...从头再来
前言：12月19日，在 Cloud Native Days China -云原生AI大数据专场,腾讯技术事业群高级工程师薛磊发表了《云原生AI平台的加速与实践》主题演讲。
【磐创AI导读】：我们总结了过去一年近8000个开源机器学习项目，从中选择了前30个最热点的项目推荐给大家。想要获取更多的机器学习、深度学习资源。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
AI 前线导读： 近日，字节跳动人工智能实验室宣布开源一款高性能分布式深度学习训练框架 BytePS，在性能上颠覆了过去几年 allreduce 流派一直占据上风的局面，超出目前其他所有分布式训练框架一倍以上的性能，且同时能够支持 Tensorflow、PyTorch、MXNet 等开源库。
冯克环，腾讯云异构计算研发工程师，专注于云上 AI 训练加速相关技术，对 GPU 虚拟化、GPU 训练加速有深厚的积累，目前负责腾讯云 AI 训练加速相关技术的研发以及性能优化工作。 张锐，腾讯云网络虚拟化研发工程师，在之前的工作中专注于 AI 训练网络优化方面的工作，在 RDMA、GPU 通信优化等方面有较多经验，目前专注于做云上AI训练通信优化方面的工作。 背景 随着 AI 模型规模的越来越大，训练数据的越来越多，用户对模型的迭代效率也要求越来越高，单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景，使
安装ompi 准备ompi安装包 下载ompi：https://github.com/open-mpi/ompi/releases 版本建议大于4.0.0。 因为发现openmpi-4.0.0里面没有configure，只找到config，因此我自己用的是openmpi-4.0.1.tar.gz。 把ompi压缩包上传到要安装horovod的服务器。 安装ompi 我没有完全按照horovod指向的教程来，而是根据ompi的README.md做了些许修改： # 解压安装包 gunzip -c ope
Horovod是优步跨多台机器的分布式训练框架，现已加入开源计划LF Deep Learning Foundation。
TensorFlow 是广泛被用于开发大型深度神经网络 (DNN) 的开放源机器学习 (ML) 库，此类 DNN 需要分布式训练，并且在多个主机上使用多个 GPU。Amazon SageMaker 是一项托管服务，可通过主动学习、超参数优化、模型分布式训练、监控训练进展，部署培训模型作为自动扩展的 RESTful 服务，以及对并发 ML 实验进行集中式管理，从标签数据开始简化 ML 工作流。
分布式TensorFlow 神经网络训练基准测试参考 驱动、内核软件、训练框架和集群通信软件准备 网络、服务器和容器平台配置 通过NCCL和Horovod集群通信框架，分布式运行集群训练任务 http
由Uber公司的开发的Horovod架构，是一个集成了多个深度学习的统一平台，提供分布式训练效率的同事，让深度学习分布式训练变得更方便。
由于云计算在资源成本和弹性扩容方面的天然优势，越来越多客户愿意在云上构建 AI 系统，而以容器、Kubernetes 为代表的云原生技术，已经成为释放云价值的最短路径， 在云上基于 Kubernetes 构建 AI 平台已经成为趋势。
机器之心报道 机器之心编辑部 CMU 机器人研究所张昊（Hao Zhang）博士论文新鲜出炉，主要围绕着机器学习并行化的自适应、可组合与自动化问题展开。 随着近年来，机器学习领域的创新不断加速，SysML 的研究者已经创建了在多个设备或计算节点上并行机器学习训练的算法和系统。机器学习模型在结构上变得越来越复杂，许多系统都试图提供全面的性能。尤其是，机器学习扩展通常会低估从一个适当的分布策略映射到模型所需要的知识与时间。此外，将并行训练系统应用于复杂模型更是增加了非常规的开发成本，且性能通常低于预期。 近日，
在这篇论文中，研究者介绍了同步分布式 DL 中一种新型通信策略，它主要由梯度缩减编排和梯度张量分组策略组成。这些新技术令计算和通信之间产生了最完美的重叠，并且完成了近线性的 GPU 扩展。
分发深度学习模型训练已经成为何时进行训练的问题，而不是如果这样做。最先进的ML模型（例如BERT）具有数亿个参数，而在一台机器上训练这些大型网络将花费数天甚至数周的时间。
选自Mybridge 机器之心编译 参与：李泽南 2017 年里哪些机器学习项目最受人关注？Mybridge 为我们整理了一份 Top 30 列表，以下所有项目均附有 GitHub 链接。 我们对比了近 8800 个开原机器学习项目，并挑选了其中最好的 30 个列举于此。这是一个非常具有竞争力的列表，其中包含 2017 年 1 月-12 月份开源的各类优秀机器学习库、数据集和应用。Mybridge AI 通过流行度、参与度和新鲜程度来对它们进行评级。先给你一个直观印象：它们的 GitHub 平均 stars
不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力。NVIDIA每个月都会发布优化的NGC容器，为深度学习框架和库提供更好的性能，帮助科学家最大限度地发挥他们的潜力。英伟达持续投资于完整的数据科学栈，包括GPU架构、系统和软件栈。这种整体的方法为深度学习模型培训提供了最好的性能，NVIDIA赢得了提交给MLPerf的所有六个基准测试，这是第一个全行业的AI基准测试。NVIDIA在最近几年引入了几代新的GPU架构，最终在Volta和图灵GPU上实现了张量核心架构，其中包括对混合精度计算的本机支持。NVIDIA在MXNet和PyTorch框架上完成了这些记录，展示了NVIDIA 平台的多功能性。
字节跳动开源了通用分布式训练框架BytePS，这个框架支持TensorFlow、Keras、PyTorch、MXNet，可以运行在TCP或RDMA网络中。
在深度学习时代，训练数据特别大的时候想要单卡完成训练基本是不可能的。所以就需要进行分布式深度学习。在此总结下个人近期的研究成果，欢迎大佬指正。
MPI(Message Passing Interface) 是一种可以支持点对点和广播的通信协议，具体实现的库有很多，使用比较流行的包括 Open Mpi, Intel MPI 等等，关于这些 MPI 库的介绍和使用，本文就不多赘述了，各位可以看看官方文档。
字节跳动开源了通用分布式训练框架BytePS，支持TensorFlow、Keras、PyTorch、MXNet，可以运行在TCP或RDMA网络中，大大优于现有的开源分布式训练框架。
本文以 PyTorch on Horovod 为切入点，分析一下 Horovod 弹性训练的恢复流程，具体涉及知识点有：
随着机器学习模型，和数据量的不断增长，模型训练逐渐由单机训练，转变为分布式的多机训练。在分布式深度学习中，数据并行是最为常用的模型训练方式。然而数据并行的模型训练过程中，需要频繁的做数据聚合/模型同步。参与运算的 GPU 数量越多，其对应的数据聚合的开销也会越大。当下单个 GPU 的算力不断增加，GPU 间的数据聚合成成了新的分布式机器学习的瓶颈。
高策，腾讯高级工程师，Kubeflow 社区训练和自动机器学习工作组 Tech Lead，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的产品研发和支持工作。 背景 机器学习工作负载与传统的工作负载相比，一个比较显著的特点是对 GPU 的需求旺盛。在之前的文章中（公有云上构建云原生 AI 平台的探索与实践 - GOTC 技术论坛分享回顾 和 云原生的弹性 AI 训练系列之一：基于 AllReduce 的弹性分布式训练实践）介绍过，目前 GPU 的显存已经不足以跟上模型参数规模的发展。随着 Transformer 等新
“ 场主，这篇文章炒鸡棒！内涵许多实战项目，很适合机器学习刚入门的小伙伴磨练来提升自己的技术水平。这些优质的开源项目都来自于GitHub上，排名十分靠前，反正很靠谱。”
大规模模型训练其实就是在和计算、存储和通信玩的过程，所以我列一下跟这些相关的文章。
最近，Mybridge发布了一篇文章，对比了过去一年中机器学习领域大约8800个开源项目后，选出30个2017年度优秀的开源项目，包含机器学习开源库、数据库以及其他应用程序，这些项目差不多都是在2017年1-12月发布。Mybridge AI通过受欢迎度、参与度以及其他方面对开源项目进行评定。 对于机器学习者来说，阅读开源代码并基于代码构建自己的项目，是一个非常有效的学习方法。看看以下这些Github上平均star为3558的开源项目，你错了哪些？ 在开始之前，先推荐阅读 A. 神经网络：深度学习 A-
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