NCCL all-reduce CrossDeviceOps 的實現。
繼承自:CrossDeviceOps
用法
tf.distribute.NcclAllReduce(
num_packs=1
)
參數
-
num_packs
一個非負整數。要將值拆分成的包數。如果為零,則不進行打包。
拋出
-
ValueError
如果num_packs
為負數。
它使用 Nvidia NCCL 作為all-reduce。對於批處理 API,張量將被重新打包或聚合以更有效地 cross-device 傳輸。
對於不是 all-reduce 的歸約,它回退到 tf.distribute.ReductionToOneDevice
。
以下是在 tf.distribute.MirroredStrategy
中使用 NcclAllReduce
的方法:
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(
cross_device_ops=tf.distribute.NcclAllReduce())
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注:本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.distribute.NcclAllReduce。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。