使用Horovod进行分布式深度学习 培训

Horovod是一个开源框架，旨在使用TensorFlow、Keras、PyTorch和Apache MXNet实现快速高效的分布式深度学习模型训练。它允许原本为单个GPU设计的训练脚本在多个GPU甚至多个主机上扩展，只需对代码进行最小修改。

本课程由讲师主导，提供线上和线下两种形式，适合希望利用Horovod进行分布式深度学习训练并高效扩展跨多个GPU并行工作负载的开发者和数据科学家。

培训结束后，参与者将能够：

• 为深度学习训练任务准备和配置合适的开发环境。

• 安装和设置Horovod，使其与TensorFlow、Keras、PyTorch和Apache MXNet配合使用。

• 使用Horovod扩展深度学习工作负载，使其在多个GPU上同时运行。

课程形式

课程通过互动讲座和讨论进行，辅以大量练习和实践环节，包括在实时实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

虽然课程主要关注Horovod，但也可能涉及TensorFlow、Keras、PyTorch和Apache MXNet等辅助工具和框架。如果您有特定需求或偏好，请告知我们，以便相应调整培训内容。

如需定制本培训，请联系我们安排。