调参侠看过来！两个提高深度学习训练效率的绝技

参数服务器模式，见下图。在每个worker执行完一个batch的训练后，反向传播参数的时候，所有的worker都会把参数传给参数服务器，进行汇总求均值，之后再传给每个worker，进入第二个batch的训练。（图片来自网络）

参数服务器有一个或者多个的结构模式，可以看出这种数据并行的模式效率是否提升取决于参数服务器与worker之间的通信效率，也就是最慢的worker的训练时间和参数服务器的接收和更新参数后再回传的时间。worker数量多的话，参数服务器可能存在瓶颈。（图片来自网络）

3.2.2 ring-reduce

百度提出的ring-reduce摒弃了参数服务器，采用环状结构来更新参数。ring-reduce把所有的worker组成一个两两相邻的环形结构。每个worker只与相邻的worker交换参数。经过几次交换之后，所有的worker都包含其他worker的参数信息，达到更新的目的。（图片来自网络）

下面几张图，可以看到其中的几个步骤；ring-reduce为了加快速度，并不是一次性交换所有的参数；而是先把参数进行分割，不断交换分割后参数。

4. 实现框架：Horovod

Horovod 是 Uber 开源的又一个深度学习工具，它的发展吸取了 Facebook「一小时训练 ImageNet 论文」与百度 Ring Allreduce 的优点，可为用户实现分布式训练提供帮助。https://github.com/horovod/horovod

采用NCCL 替换百度的 ring-allreduce 实现。NCCL 是英伟达的集合通信库，提供高度优化的 ring-allreduce 版本。NCCL 2 允许在多个机器之间运行 ring-allreduc。

如果要把单机的训练代码修改成分布式的代码，只要几个步骤就可以了 改造分布式训练：

（编辑：惠州站长网）

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