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ACK基于Scheduling Framework机制，实现GPU拓扑感知调度，即在节点的GPU组合中选择具有最优训练速度的组合。本文介绍如何使用GPU拓扑感知调度来提升Tensorflow分布式训练的训练速度。
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Easy Parallel Library （EPL）是高效易用的分布式模型训练框架，深度集成多种训练优化技术，提供了简单易用的API实现各种并行化策略。您可以使用EPL实现低成本、高性能分布式模型训练。本文为您介绍如何使用EPL在DLC中实现高效易用分布式TensorFlow训练。
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pytorch使用Horovod进行分布式训练
Horovod是一个由Uber开源的第三方框架，它支持TensorFlow、PyTorch以及MXNet等主流的深度学习框架，可以轻松地实现高性能的分布式训练。1.安装CUDA和NCCL系统可能已经安装了CUDA和NCCL，但是尚未添加至环境变量PATH当中。可以执行locate -i nccl或f...
Pytorch中的分布式神经网络训练
随着深度学习的多项进步，复杂的网络（例如大型transformer 网络，更广更深的Resnet等）已经发展起来，从而需要了更大的内存空间。经常，在训练这些网络时，深度学习从业人员需要使用多个GPU来有效地训练它们。在本文中，我将向您介绍如何使用PyTorch在GPU集群上设置分布式神...
PyTorch 0.2发布：更多NumPy特性，高阶梯度、分布式训练等
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