主要介绍了pytorch使用horovod多gpu训练的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

pytorch在Horovod上训练步骤分为以下几步： import torch import horovod.torch as hvd # Initialize Horovod 初始化horovod hvd.init() # Pin GPU to be used to process local rank (one GPU per process) 分配到每个gpu上 torch.cuda.set_device(hvd.local_rank()) # Define dataset... 定

字节PS BytePS是一种高性能的通用分布式培训框架。 它支持TensorFlow，Keras，PyTorch和MXNet，并且可以在TCP或RDMA网络上运行。 BytePS在很大程度上优于现有的开源分布式培训框架。 例如，在进行BERT大型训练时，BytePS可以使用256个GPU（参见下文）实现约90％的缩放效率，这比 + 高得多。 在某些情况下，与Horovod + NCCL相比，BytePS可使训练速度提高一倍。 新闻 已被OSDI'20接受。 提供重现端到端评估的代码。 支持