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lbann

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多层次并行化的高性能深度学习框架

LBANN是一个开源的高性能深度学习训练框架，专注于多层次并行优化。它结合模型并行、数据并行和集成训练方法，高效处理大规模神经网络和海量数据。LBANN充分利用先进硬件资源，支持多种训练算法，包括监督、无监督、自监督和对抗性训练。该框架适用于需要高度可扩展性的深度学习研究和应用。

LBANN深度学习框架神经网络训练高性能计算并行计算Github开源项目
GitHub文档

LBANN：利弗莫尔大型人工神经网络工具包

利弗莫尔大型人工神经网络工具包（LBANN）是一个开源的、以高性能计算为中心的深度学习训练框架，经过优化可以组合多层并行性。

LBANN通过领域分解提供模型并行加速，以优化网络训练的强扩展性。它还允许将模型并行与数据并行和集成训练方法相结合，用于使用海量数据训练大型神经网络。LBANN能够利用紧密耦合的加速器、低延迟高带宽网络和高带宽并行文件系统。

除了传统的监督学习外，LBANN还支持最先进的训练算法，如无监督、自监督和对抗性（GAN）训练方法。它还支持通过时间反向传播（BPTT）训练的循环神经网络、迁移学习以及多模型和集成训练方法。

构建LBANN

LBANN用户安装LBANN的首选方法是使用Spack。在进行一些系统配置后，安装过程应该像下面这样简单：

spack install lbann

有关构建和安装LBANN的更详细说明，请参阅LBANN主要文档。

运行LBANN

运行LBANN的基本模板是：

<mpi-launcher> <mpi-options> \
    lbann <lbann-options> \
    --model=model.prototext \
    --optimizer=opt.prototext \
    --reader=data_reader.prototext

在使用GPGPU加速器时，用户应该注意LBANN针对每个MPI进程分配一个GPU的情况进行了优化。在选择MPI启动器的参数时应该牢记这一点。

有关运行LBANN的更多详细信息，请参阅此处的文档。

出版物

出版物、演示和海报列表可在此处查看。

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