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阿里云高性能AI服务 -- 基于Docker和EGS一键创建高性能Tensorflow分布式训练

一. 概述 Tensorflow是目前使用最为广泛的深度学习框架之一,但是目前搭建分布式多机多卡训练比较困难,而且Tensorflow原生的分布式的性能很差,特别在云计算虚拟化环境下并行的挑战更大。 为了解决这个问题,我们创建了一个容器镜像:registry.cn-beijing.aliyuncs.com/ai_beijing/deep_learning:vx.x.x,目前包含了Tensorflow很新版本v1.6.0-rc0以及NVidia工具系列很新的版本:CUDA v9.0, cuDNN v7.0.5, NCCL v2.1;分布式训练上引入了horovod v0.11.2 + NCCL v2.1作为高性能Tensorflow分布式运行的框架,Horovod是基于MPI的Tensorflow分布式框架,因此也加入了Tensorfl

Ecs DryRun(检查请求)简述

使用场景 在使用OpenAPI的过程中,经常会遇到一个不熟悉的API,为了测试这个API的使用方法,需要对这个接口进行真实的调用。这个过程遇到的问题是显而易见的,如果是查询类接口(比如DescribeInstances),直接进行测试调用是没有什么问题的,但是对于操作甚至创建类接口(如RunInstances),如果调用接口会对实例直接产生影响,或者会产生不必要的测试费用。 DryRun功能就是为了解决这种问题而存在的,DryRun是一个检验请求,带有DryRun参数的请求只会检查其合法性,而不会对资源产生影响。使用这种方式,可以仅仅通过调用来确定一个请求的参数是否合理,账号是否有足够的权限调用这个接口。 使用方式 根据不同类型的接口,将DryRun的使用方式分为两种,一种是查询类接口,一种是创建类接口。 查询相关 查询类接口主要包括5个接口

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