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BytePS 是一种自研的分布式训练通信框架,目前已经在GitHub上开源。主要特点如下: 同时支持 TF、PyTorch 以及 MXNet 三个计算框架。 高性能:对于通信密集型任务,性能显著超越同等条件下的 Horovod、PyTorch DDP。 目前落地场景包括 BERT、GAN 等大规模训练。 基本流程 用户在【自定义训练】模块创建一个训练任务时选择实例配置为 BytePS,按需配置各种训练角色并提交任务表单进入任务创建环节。有如下几种训练角色:server:管理参数...

PyTorchDDP PyTorch DistributedDataParallel(DDP)是一种常见的分布式训练范例之一。通过 DDP 创建多个进程进行模型训练并为每个模型副本分配不同的训练数据,通过 ring-all-reduce 的方法做进程通讯,完成梯度的交... PyTorch、MXNet 的深度学习框架。BytePS 对于通信密集型任务的性能显著超越同等条件下的 Horovod、PyTorchDDP。目前落地场景包括 BERT、GAN 等大规模训练。在机器学习平台上发起 BytePS 分布式训练的方法详见发起 ...