深度学习的加速器:Horovod,让分布式训练更简单高效!
什么是 Horovod?
Horovod 是 Uber 开发的一个专注于深度学习分布式训练的开源框架,旨在简化和加速多 GPU、多节点环境下的训练过程。它以轻量级、易用、高性能著称,特别适合需要快速部署分布式训练的场景。Horovod 的名字来源于俄罗斯传统舞蹈“Хоровод”,寓意多个计算单元协调合作。
为什么需要 Horovod?
深度学习模型训练通常需要大量的数据和计算资源,而单台机器或单块 GPU 的计算能力有限。当你需要:
- 训练更大的模型(如 GPT-4、ResNet 等)。
- 使用更多的数据,提高模型的泛化能力。
- 缩短训练时间,快速完成实验。
此时,分布式训练就成为必然选择。Horovod 正是为了解决分布式训练的复杂性和效率问题应运而生。
Horovod 的核心理念
Horovod 的核心理念是 “使分布式深度学习像多 GPU 训练一样简单”。它通过以下关键机制实现这一目标:
1. Ring-AllReduce 算法
Horovod 使用一种高效的通信算法,称为 Ring-AllReduce。这个算法将梯度更新分发到多个节点,每个节点只需与相邻节点通信,显著减少通信开销。
2. 框架无关性
Horovod 支持多种深度学习框架,包括 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等,无需对代码进行大规模重构。
3. 线性扩展
Horovod 能随着 GPU 数量的增加实现接近线性的性能提升,使得资源利用率更高。
Horovod 的优势
- 高性能:Ring-AllReduce 算法和 NCCL 的结合优化了 GPU 间通信效率。
- 简单易用:只需几行代码改动,即可将单机训练转换为分布式训练。
- 良好的扩展性:支持多 GPU、多节点环境,能轻松扩展到大规模集群。
- 兼容性强:可以无缝集成到现有的深度学习代码中,支持 TensorFlow、PyTorch 等主流框架。
Horovod 的工作原理
分布式训练的核心是数据并行,即将训练数据分成若干份,分配到不同的设备上处理。Horovod 在训练过程中会:
- 分发模型参数:所有节点初始化时都加载相同的模型权重。
- 局部计算梯度:每个 GPU 基于自己的数据计算梯度。
- 同步梯度:使用 Ring-AllReduce 汇总所有 GPU 的梯度。
- 更新权重:所有节点根据同步后的梯度更新模型。
这种方式确保了训练结果的一致性,同时最大化地利用了计算资源。
Horovod 的基本使用方法
安装 Horovod
# 安装 Horovod
pip install horovod# 如果使用 GPU,需要安装 OpenMPI 和 NCCL
sudo apt-get install -y openmpi-bin libopenmpi-dev
确保你的环境中安装了合适版本的深度学习框架(如 TensorFlow、PyTorch)。
示例:在 TensorFlow 中使用 Horovod
import tensorflow as tf
import horovod.tensorflow as hvd# 初始化 Horovod
hvd.init()# 设置 GPU(每个进程使用不同的 GPU)
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[hvd.local_rank()], 'GPU')# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])# 调整学习率
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(0.001 * hvd.size())# 使用 Horovod 封装优化器
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer)# 编译模型
model.compile(optimizer=optimizer,loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])# 训练模型
model.fit(dataset, epochs=10, callbacks=[hvd.callbacks.BroadcastGlobalVariablesCallback(0)])
示例:在 PyTorch 中使用 Horovod
import torch
import horovod.torch as hvd# 初始化 Horovod
hvd.init()# 设置 GPU
torch.cuda.set_device(hvd.local_rank())# 构建模型
model = torch.nn.Linear(10, 10).cuda()# 设置优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01 * hvd.size())# 使用 Horovod 封装优化器
optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer, named_parameters=model.named_parameters())# 广播初始模型权重
hvd.broadcast_parameters(model.state_dict(), root_rank=0)# 训练循环
for data, target in dataloader:data, target = data.cuda(), target.cuda()optimizer.zero_grad()loss = torch.nn.functional.cross_entropy(model(data), target)loss.backward()optimizer.step()
使用 Horovod 的最佳实践
- 调整学习率:将学习率设置为
原始学习率 * hvd.size()
,以补偿并行计算的缩放。 - 混合精度训练:使用 AMP(Automatic Mixed Precision),可以提高计算效率并降低显存占用。
- 使用 NCCL:确保安装 NVIDIA 的 NCCL 库,优化 GPU 通信性能。
- 检查资源分配:通过
hvd.local_rank()
确保每个进程分配到不同的 GPU。
Horovod 的应用场景
- 企业级 AI 训练:例如推荐系统、自然语言处理等需要大规模数据的训练任务。
- 科学研究:如图像处理、生物信息学等需要高性能计算的领域。
- 模型微调:快速扩展训练环境,加速实验迭代。
小结
Horovod 是深度学习分布式训练的强力工具,通过简单的代码改动即可实现高效的多 GPU 或多节点训练。它对开发者友好、性能出色,是提升训练效率、缩短开发周期的不二之选。
无论是初学者还是专家,Horovod 都能帮助你迈向深度学习的高效之路!
相关文章:
深度学习的加速器:Horovod,让分布式训练更简单高效!
什么是 Horovod? Horovod 是 Uber 开发的一个专注于深度学习分布式训练的开源框架,旨在简化和加速多 GPU、多节点环境下的训练过程。它以轻量级、易用、高性能著称,特别适合需要快速部署分布式训练的场景。Horovod 的名字来源于俄罗斯传统舞…...
计算机的错误计算(二百零八)
摘要 用两个大模型计算 arccot(0.9911588354432518e10) . 保留16位有效数字。两个的输出均是错误的。代码的输出格式亦均出错。 本节题目为一读者来信提议(不知该题目有何玄机?)。 例1. 计算 arccot(0.9911588354432518e10) . 保留16位有…...

海康机器人IPO,又近了一步
导语 大家好,我是社长,老K。专注分享智能制造和智能仓储物流等内容。欢迎大家到本文底部评论区留言。 海康机器人的IPO之路,一路跌宕起伏,让无数投资者和业内人士关注。这不仅仅是一家企业的上市之旅,更是中国智能制造…...

【环境搭建】Metersphere v2.x 容器部署教程踩坑总结
前言 Metersphere部署过程中遇到的问题有点多,原因是其容器的架构蛮复杂的,比较容易踩坑,所以记录一下。 介绍 MeterSphere 是开源持续测试平台,遵循 GPL v3 开源许可协议,涵盖测试管理、接口测试、UI 测试和性能测…...

系统看门狗配置--以ubuntu为例
linux系统配置看门狗 以 ubuntu 系统配置看门狗为例 配置看门狗使用的脚本文件,需要使用管理员权限来执行: 配置是:系统每 30S 喂一次狗,超过 60S 不进行投喂,就会自动重启。 1. 系统脚本内容: #!/bin/b…...

阅读笔记——《A survey of protocol fuzzing》
【参考文献】Zhang X, Zhang C, Li X, et al. A survey of protocol fuzzing[J]. ACM Computing Surveys, 2024, 57(2): 1-36.【注】本文仅为作者个人学习笔记,如有冒犯,请联系作者删除。 目录 1、Introduction 2、Background 2.1、Communication Pro…...
C# 语法中级
总目录 C# 语法总目录 C# 语法中级 lambda 表达式1. 捕获外部变量2. 捕获迭代变量 匿名类型匿名方法异常相关1. 枚举器2. 可枚举对象3. 迭代器3. 迭代器语义4. yield break 语句5. 组合序列 可空类型1. Nullable< T > 结构体 lambda 表达式 编译器在内部将lambda表达式编…...

STORM:从多时间点2D图像中快速重建动态3D场景的技术突破
随着计算机视觉和机器学习技术的迅猛发展,我们已经能够利用AI来解决许多复杂的问题。然而,在处理大规模室外动态3D场景重建时,现有的方法往往面临着诸多挑战,如需要大量人工标注数据、处理速度慢以及难以准确捕捉移动物体等。为了解决这些问题,研究者们开发了STORM(Spati…...
excel前缀和(递增求和)
方法一:https://www.zhihu.com/zvideo/1382164996659515392?utm_id0 假设输入数据在B2:B10,选中单元格C2,输入SUM(B2:B2,然后选中其中的B2,按F4(或者直接输入SUM(B$2:B2),回车确认&…...

【AI日记】25.01.11 Weights Biases | AI 笔记 notion
【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】【AI日记】【读书与思考】 AI kaggle 比赛:Forecasting Sticker Sales笔记:我的 AI 笔记主要记在两个地方 有道云笔记:数学公式和符号比较多的笔记notion:没什么数学公式的…...
P8772 [蓝桥杯 2022 省 A] 求和
题目描述 给定 𝑛 个整数 𝑎1,𝑎2,⋯ ,𝑎𝑛 求它们两两相乘再相加的和,即 𝑆𝑎1⋅𝑎2𝑎1⋅𝑎3⋯𝑎1⋅𝑎𝑛&…...

【Oracle篇】深入了解执行计划中的访问路径(含表级别、B树索引、位图索引、簇表四大类访问路径)
💫《博主介绍》:✨又是一天没白过,我是奈斯,从事IT领域✨ 💫《擅长领域》:✌️擅长阿里云AnalyticDB for MySQL(分布式数据仓库)、Oracle、MySQL、Linux、prometheus监控;并对SQLserver、NoSQL(…...
WSDL的基本概念
《WSDL 语法》这篇文章将详细介绍WSDL(Web Services Description Language)的语法。WSDL是一种基于XML的语言,用于描述Web服务及其访问方式。它允许开发者将Web服务定义为服务访问点或端口的集合,这些服务访问点可以通过特定的协议…...
RabbitMQ解决消息积压的方法
目录 减少发送mq的消息体内容 增加消费者数量 批量消费消息 临时队列转移 监控和预警机制 分阶段实施 最后还有一个方法就是开启队列的懒加载 这篇文章总结一下自己知道的解决消息积压得方法。 减少发送mq的消息体内容 像我们没有必要知道一个的中间状态,只需…...
Android 网络层相关介绍
关注 Android 默认支持的网络管理行为,默认支持的网络服务功能。 功能术语 术语缩写全称释义DHCPv6Dynamic Host Configuration Protocol for IPv6动态主机配置协议的第六版,用于在IPv6网络中动态分配IP地址和其他网络配置参数。DNS Domain Name System域名系统。LLALink-Loc…...
2025年第三届“华数杯”国际赛B题解题思路与代码(Matlab版)
问题1:产业关联性分析 在 question1.m 文件中,我们分析了中国主要产业之间的相互关系。以下是代码的详细解读: % 问题1:分析中国主要产业之间的相互关系function question1()% 清空工作区和命令窗口clear;clc;% 设置中文显示set…...

小米路由器IPv6 功能使用指南
本文不限于多层路由使用IPv6 的情况,提供解决IPv6 无法获取的更硬核的方法,需要有ssh 工具。(无安卓设备,测试环境win、mac、ios) 首先明确一点,就是如果想让你的设备得到GUA 地址,即访问 6.i…...

k8s dashboard离线部署步骤
确定k8s版本,以1.23为例。 部署metrics-server服务,最好用v0.5.2。 用v0.6.0,可能会报以下错误: nodekubemaster:~/Desktop/metric$ kubectl top nodes Error from server (ServiceUnavailable): the server is currently unabl…...

Wireshark抓包教程(2024最新版个人笔记)
改内容是个人的学习笔记 Wireshark抓包教程(2024最新版)_哔哩哔哩_bilibili 该课程笔记1-16 wireshark基础 什么是抓包工具:用来抓取数据包的一个软件 wireshark的功能:用来网络故障排查;用来学习网络技术 wireshark下…...
稀疏矩阵:BM25;稠密矩阵:RoBERTa - wwm - ext顺序
稀疏矩阵:BM25;稠密矩阵:RoBERTa - wwm - ext顺序 先后顺序 先BM25后RoBERTa - wwm - ext: 流程说明:首先可以使用BM25进行初步的检索。由于BM25是基于词频等统计信息的检索模型,它能够快速地从大规模文档集合中筛选出可能包含相关信息的文档子集。例如,在一个包含大量新…...

RocketMQ延迟消息机制
两种延迟消息 RocketMQ中提供了两种延迟消息机制 指定固定的延迟级别 通过在Message中设定一个MessageDelayLevel参数,对应18个预设的延迟级别指定时间点的延迟级别 通过在Message中设定一个DeliverTimeMS指定一个Long类型表示的具体时间点。到了时间点后…...
模型参数、模型存储精度、参数与显存
模型参数量衡量单位 M:百万(Million) B:十亿(Billion) 1 B 1000 M 1B 1000M 1B1000M 参数存储精度 模型参数是固定的,但是一个参数所表示多少字节不一定,需要看这个参数以什么…...

《Qt C++ 与 OpenCV:解锁视频播放程序设计的奥秘》
引言:探索视频播放程序设计之旅 在当今数字化时代,多媒体应用已渗透到我们生活的方方面面,从日常的视频娱乐到专业的视频监控、视频会议系统,视频播放程序作为多媒体应用的核心组成部分,扮演着至关重要的角色。无论是在个人电脑、移动设备还是智能电视等平台上,用户都期望…...

.Net框架,除了EF还有很多很多......
文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...
【python异步多线程】异步多线程爬虫代码示例
claude生成的python多线程、异步代码示例,模拟20个网页的爬取,每个网页假设要0.5-2秒完成。 代码 Python多线程爬虫教程 核心概念 多线程:允许程序同时执行多个任务,提高IO密集型任务(如网络请求)的效率…...
AI编程--插件对比分析:CodeRider、GitHub Copilot及其他
AI编程插件对比分析:CodeRider、GitHub Copilot及其他 随着人工智能技术的快速发展,AI编程插件已成为提升开发者生产力的重要工具。CodeRider和GitHub Copilot作为市场上的领先者,分别以其独特的特性和生态系统吸引了大量开发者。本文将从功…...

微信小程序云开发平台MySQL的连接方式
注:微信小程序云开发平台指的是腾讯云开发 先给结论:微信小程序云开发平台的MySQL,无法通过获取数据库连接信息的方式进行连接,连接只能通过云开发的SDK连接,具体要参考官方文档: 为什么? 因为…...

成都鼎讯硬核科技!雷达目标与干扰模拟器,以卓越性能制胜电磁频谱战
在现代战争中,电磁频谱已成为继陆、海、空、天之后的 “第五维战场”,雷达作为电磁频谱领域的关键装备,其干扰与抗干扰能力的较量,直接影响着战争的胜负走向。由成都鼎讯科技匠心打造的雷达目标与干扰模拟器,凭借数字射…...

华硕a豆14 Air香氛版,美学与科技的馨香融合
在快节奏的现代生活中,我们渴望一个能激发创想、愉悦感官的工作与生活伙伴,它不仅是冰冷的科技工具,更能触动我们内心深处的细腻情感。正是在这样的期许下,华硕a豆14 Air香氛版翩然而至,它以一种前所未有的方式&#x…...

JVM 内存结构 详解
内存结构 运行时数据区: Java虚拟机在运行Java程序过程中管理的内存区域。 程序计数器: 线程私有,程序控制流的指示器,分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都依赖这个计数器完成。 每个线程都有一个程序计数…...