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构建Tensorflow RDMA的Docker镜像

日期：2019-01-28点击：527收藏

RDMA是一个远程通讯技术，它通过Kernel bypass等方式降低数据传输中的延迟和CPU消耗。
在分布式训练中，由于多个Worker之间或者Worker和Paramater Server 之间需要大量传输模型变量。当GPU到达一定数量后，受制于网络带宽以及TCP协议的延迟，通讯往往会成为计算性能的瓶颈，而在分布式训练中使用RDMA技术能够非常明显地提高训练速度。

Tensorflow

Tensorflow是谷歌开源的深度学习框架，它有丰富的平台支持和API，也可以非常轻松地构建分布式模型训练。
Tensorflow 在实现里支持RDMA作为其分布式场景的通讯协议，但是官方镜像默认没有支持RDMA。需要重新构建tensorflow，并开启RDMA相关的构建参数。 Tensorflow 对 RDMA的支持和实现协议参见文档： htt

原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/689246

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