Horovod学习资料汇总 - 分布式深度学习训练框架

Horovod简介

Horovod是一个开源的分布式深度学习训练框架,支持TensorFlow、Keras、PyTorch和Apache MXNet。它的目标是让分布式深度学习变得快速且易用。

Horovod的主要特点包括:

• 易于使用 - 只需要对现有的单GPU训练脚本做少量修改就可以实现分布式训练
• 高效 - 使用ring-allreduce算法提高分布式训练的效率
• 灵活 - 支持多种深度学习框架
• 可扩展 - 可以在多GPU和多节点上扩展

安装Horovod

可以通过pip安装Horovod:

pip install horovod

对于GPU支持,需要安装NCCL:

HOROVOD_GPU_OPERATIONS=NCCL pip install horovod

更多安装选项可以参考安装指南。

使用Horovod

使用Horovod只需要对现有的训练脚本做少量修改:

1. 初始化Horovod
2. 将优化器包装在DistributedOptimizer中
3. 广播初始变量状态
4. 调整学习率

示例代码:

import tensorflow as tf
import horovod.tensorflow as hvd

# 初始化Horovod
hvd.init()

# 构建模型...
loss = ...
opt = tf.train.AdamOptimizer(0.001 * hvd.size())

# 使用Horovod的分布式优化器
opt = hvd.DistributedOptimizer(opt)

# 添加广播操作 
hooks = [hvd.BroadcastGlobalVariablesHook(0)]

# 训练...
with tf.train.MonitoredTrainingSession(hooks=hooks) as mon_sess:
  while not mon_sess.should_stop():
    mon_sess.run(train_op)

运行Horovod

使用horovodrun命令运行分布式训练:

horovodrun -np 4 -H localhost:4 python train.py

这会在本地4个GPU上运行训练脚本。

学习资源

• 官方文档
• GitHub仓库
• 示例代码
• 性能调优指南
• 故障排除指南

Horovod是一个强大而易用的分布式深度学习框架。希望这个学习资料汇总能帮助你快速上手Horovod,充分发挥分布式训练的威力!