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:
- 初始化Horovod
- 将优化器包装在DistributedOptimizer中
- 广播初始变量状态
- 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
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!
