[深度学习] 分布式模式介绍 --- Tensorflow, Horovod

分布式训练策略 1.模型并行 所谓模型并行指的是将模型部署到很多设备上（设备可能分布在不同机器上，下同）运行，比如多个机器的GPUs。当神经网络模型很大时，由于显存限制，它是难以在跑在单个GPU上，这个时候就需要模型并行。比如Google的神经机器翻译系统，其可能采用深度LSTM模型，如下图所示，此时模型的不同部分需要分散到许多设备上进行并行训练。深度学习模型一般包含很多层，如果要采用模型并行策略

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