技術乾貨 | 基於UAI-Train平臺的分佈式訓練

在大型數據集上進行訓練的現代神經網絡架構，可以跨廣泛的多種領域獲取可觀的結果，涵蓋從圖像識別、自然語言處理到欺詐檢測和推薦系統等各個方面，但訓練這些神經網絡模型需要大量浮點計算能力。雖然，近年來 GPU 硬件算力和訓練方法上均取得了重大進步，但在單一機器上，網絡訓練所需要的時間仍然長得不切實際，因此需要藉助分佈式GPU環境來提升神經網絡訓練系統的浮點計算能力。 TensorFlow分佈式訓練 （T

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