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Uber分享Horovod的獨家秘笈

時間:2022-03-13 07:03:02 | 來源:行業(yè)動態(tài)

時間:2022-03-13 07:03:02 來源:行業(yè)動態(tài)

Uber目前已經(jīng)將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到了很多公司業(yè)務(wù)中,從自動駕駛搜索路線到防御欺詐等。Uber深度學(xué)習(xí)平臺經(jīng)理寧旭認為,訓(xùn)練現(xiàn)代復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型需要大量的計算。將計算擴展到多個GPU面臨兩大挑戰(zhàn):低成本、高效的GPU間通信庫,以及用戶代碼可能會出現(xiàn)較大的更改。而Horovod成功地解決了這兩大難題。

在AICC2019上,寧旭將帶來《利用Horovod進行分布式深度學(xué)習(xí)》的主題演講,不僅將現(xiàn)場分享如何通過Horovod在TensorFlow、Keras、PyTorch和MXNet中實現(xiàn)更快、更輕松的分布式訓(xùn)練,講解Horovod的操作方法,同時也將披露Uber最近在橡樹嶺國家實驗室進行的一項案例研究,講述Horovod在世界上最快的超級計算機上實現(xiàn)百億億級計算。

寧旭曾帶領(lǐng)Uber大數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的團隊負責(zé)一些開源項目,在機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和大規(guī)模計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲問題方面有豐富的經(jīng)驗。在加入Uber之前,寧旭曾在Facebook、Akamai和Microsoft以及幾家初創(chuàng)公司工作。

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