ChainerMN 的实现本质 现行的分布式训练的实现方式借助的是数据并行计算的方法，特别是模型同步更新。...首先，ChainerMN 对于实验环境已经做出了高度的优化，因为 ChainerMN 就是基于环境而开发的。其次，在后面的对比中，针对于其他架构的调试工作可能会不足，但我们已经尽力了。...这是因为，CNTK 和 ChainerMN 在不同 GPU 之间通过 Nvida 的 NCCL 而收集信息。...另一方面，在多节点设置中，MXNet 和 ChainerMN 展现出了比 CNTK 更好的可扩展性。...未来 从二月开始，通过在 Preferred Networks 进行的内部测试，根据测试反馈回来的结果，我们对 ChainerMN 进行了完善，计划在未来几个月内发布这款开源的软件——ChainerMN
为了解决这个难题，PFN 运用深度学习开发了一套图像识别引擎，这个引擎采用了深度学习框架 Chainer，ChainerMN 以及 ChainerCV 的 CNN （卷积神经网络）。
该图像识别引擎是通过采用了深度学习框架Chainer，ChainerMN以及ChainerCV的CNN（卷积神经网络）来实现的。 这是安装在机器人上的摄像头的视点图像以及识别结果的可视化动画。
该图像识别引擎是通过采用了深度学习框架Chainer，ChainerMN以及ChainerCV的CNN（卷积神经网络）来实现的。 ? 这是安装在机器人上的摄像头的视点图像以及识别结果的可视化动画。
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