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商品簡介
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本書主要講解分布式機器學習算法和開源框架，讀者既可以從宏觀的設計上瞭解分布式機器學習的概念和理論，也可以深入核心技術的細節設計中，對分布式機器學習形成深刻而直觀的認識，做到學以致用。 本書共分為5篇，第1篇是分布式基礎，首先介紹了分布式機器學習的概念、基礎設施，以及機器學習並行化技術、框架和軟件系統，然後對集合通信和參數服務器PS-Lite進行了介紹。第2篇是數據並行，以PyTorch和Horovod為主對數據並行進行分析，讀者可以瞭解在具體工程領域內實現數據並行有哪些挑戰和解決方案。第3篇是流水線並行，講解了除模型劃分之外，還通過引入額外的流水線來提高效率，以GPipe / PyTorch / PipeDream為例進行分析。第4篇是模型並行，首先對NVIDIA Megatron進行分析，講解如何進行層內分割模型並行，然後講解PyTorch 如何支持模型並行，最後介紹分布式優化器。第5篇是TensorFlow分布式，前面幾篇以PyTorch為綱，結合其他框架/庫來穿插完成，本篇帶領大家進入TensorFlow分布式領域。
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