使用Horovod進行分佈式深度學習培訓

Horovod是一個開源框架，旨在使用TensorFlow、Keras、PyTorch和Apache MXNet實現快速高效的分佈式深度學習模型訓練。它允許原本爲單個GPU設計的訓練腳本在多個GPU甚至多個主機上擴展，只需對代碼進行最小修改。

本課程由講師主導，提供線上和線下兩種形式，適合希望利用Horovod進行分佈式深度學習訓練並高效擴展跨多個GPU並行工作負載的開發者和數據科學家。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 爲深度學習訓練任務準備和配置合適的開發環境。

• 安裝和設置Horovod，使其與TensorFlow、Keras、PyTorch和Apache MXNet配合使用。

• 使用Horovod擴展深度學習工作負載，使其在多個GPU上同時運行。

課程形式

課程通過互動講座和討論進行，輔以大量練習和實踐環節，包括在即時實驗室環境中進行動手操作。

課程定製選項

雖然課程主要關注Horovod，但也可能涉及TensorFlow、Keras、PyTorch和Apache MXNet等輔助工具和框架。如果您有特定需求或偏好，請告知我們，以便相應調整培訓內容。

如需定製本培訓，請聯繫我們安排。