Uber分享Horovod的独家秘笈
时间：2022-03-13 07:03:02 | 来源：行业动态
时间：2022-03-13 07:03:02 来源：行业动态
Uber目前已经将深度学习应用到了很多公司业务中，从自动驾驶搜索路线到防御欺诈等。Uber深度学习平台经理宁旭认为，训练现代复杂的深度学习模型需要大量的计算。将计算扩展到多个GPU面临两大挑战：低成本、高效的GPU间通信库，以及用户代码可能会出现较大的更改。而Horovod成功地解决了这两大难题。
在AICC2019上，宁旭将带来《利用Horovod进行分布式深度学习》的主题演讲，不仅将现场分享如何通过Horovod在TensorFlow、Keras、PyTorch和MXNet中实现更快、更轻松的分布式训练，讲解Horovod的操作方法，同时也将披露Uber最近在橡树岭国家实验室进行的一项案例研究，讲述Horovod在世界上最快的超级计算机上实现百亿亿级计算。
宁旭曾带领Uber大数据和基础设施领域的团队负责一些开源项目，在机器学习、深度学习、大数据和大规模计算、网络、存储问题方面有丰富的经验。在加入Uber之前，宁旭曾在Facebook、Akamai和Microsoft以及几家初创公司工作。
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