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Horovod的梯度聚合，参数同步原理
Horovod（hvd）是一个用于分布式深度学习的框架，它能够实现高效的梯度聚合和参数同步。
梯度聚合
梯度聚合是分布式训练中的一个关键环节。在Horovod中，每个工作节点（通常是一个GPU或一个进程）都会计算其本地数据的梯度。然后，这些梯度会在所有工作节点之间进行聚合，以得到全局的梯度。
具体步骤如下：
- 初始化Horovod：首先，需要初始化Horovod环境，这通常是通过调用
hvd.init()来完成的。
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Horovod（hvd）是一个用于分布式深度学习的框架，它能够实现高效的梯度聚合和参数同步。
梯度聚合是分布式训练中的一个关键环节。在Horovod中，每个工作节点（通常是一个GPU或一个进程）都会计算其本地数据的梯度。然后，这些梯度会在所有工作节点之间进行聚合，以得到全局的梯度。
具体步骤如下：
hvd.init()来完成的。