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构建Tensorflow RDMA的Docker镜像

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

Docker镜像细节

前言 只有光头才能变强。 文本已收录至我的GitHub仓库,欢迎Star:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 回顾前面: 为什么需要Docker? Docker入门为什么可以这么简单? 前面两篇已经讲解了为什么需要Docker这项技术,以及解释了Docker的基本概念/术语,使用Docker成功运行Tomcat~ 在上篇也同样留下一个问题:我们知道Tomcat运行起来需要Java的支持,那么我们在DockerHub拉取下来的Tomcat镜像是不是也有Java环境呢? 所以,这篇主要来讲讲Docker镜像相关的知识点! 一、简单了解Dockerfile Dockerfile是用来构建Docker镜像的文件,是由一系列命令和参数构成的脚本。 简单来说:Dockerfile是镜像的源码。 上一篇我们pull了一份Tomca

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