Horovod是一个支持TensorFlow、Keras、PyTorch和Apache MXNet的分布式训练框架。Horovod的目标是让分布式深度学习更快更易用。 

为啥不用原生的TensorFlow分布式训练？ 

1、代码改动多少？

2、比原生的分布式训练快多少？

Horovod用的MPI比分布式TensorFlow用的parameter servers，简单直接得多。而且，Horovod更快，下面的benchmark用了128台服务器，每台机器4张Pascal GPU，机器之间是有RoCE能力的25Gbit/s网络。

对于Inception V3和ResNet-101，Horovod有90%的扩展效率，对于VGG-16，则是68%。 

安装Horovod：（这些环境问题要注意！！！） 

1、安装OpenMPI或者其他MPI实现。OpenMPI 3.1.3有个问题会导致卡住，建议降级到3.1.2，或者升级到4.0.0。

2、如果是用PyPI装的TensorFlow，要确保装g++-4.8.5或者g++-4.9。如果是用PyPI装的PyTorch，要确保装g++-4.9或者以上。如果是用Conda装的TensorFlow或者PyTorch，要确保装gxx_linux-64 Conda包。

3、安装Horovod pip包。

pip install horovod

通过docker使用Horovod： 。

单机运行docker：

$ nvidia-docker run -it horovod:latest     // 可能还要别的参数，例如--net=hostroot@c278c88dd552:/examples# horovodrun -np 4 -H localhost:4 python keras_mnist_advanced.py    // 旧版本只有mpirun，不是horovodrun

下面的错误信息是因为容器运行没有用--privileged参数 

Read -1, expected 131072, errno = 1　　

 

添加Mellanox RDMA支持

如果你有Mellanox网卡， 

 

参考链接：