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引言 随着模型规模和数据量的不断增大,分布式训练已经成为了工业界主流的 AI 模型训练方式。基于 Kubernetes 的 Kubeflow 项目,能够很好地承载分布式训练的工作负载,业已成为了云原生 AI 领域的事实标准,在诸多企业内广泛落地。 尽管 Kubeflow 让基于 Kubernetes 的大规模分布式训练变得可行,但是云原生的极致弹性、降本增效等特性在人工智能场景下没有得到很好地释放。 为了解决目前在云原生 AI 场景下的成本高,资源利用率低等问题,TKE AI 团队在 Kubeflow 社区中推动了弹性训练特性的设计与实现。 在这一文章中,我们主要介绍了数据并行的分布式训练任务的弹性能力在 Kubernetes 上的设计与实现。并且通过实验的方式验证了特定的场景下,在保证训练精度的同时,这一特性能够使成本降低 70%。 背景 首先我们简要回顾一下深度学习的模型训练。这里所说的训练,指的是利用数据通过计算梯度下降的方式迭代地去优化神经网络的参数,最终输出网络模型的过程。在这个过程中,通常在迭代计算的环节,会借助 GPU 进行计算的加速。相比于 CPU 而言,可以达到 10...

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