发起 Pytorch 分布式训练 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
发起 Pytorch 分布式训练 DistributedDataParallel（DDP） 是 PyTorch 官方推荐的 多卡 / 多机分布式训练框架 ，基于 多进程 + Ring AllReduce 实现，用于加速大模型、大数据集的训练。 百舸平台提供了 PyTorch 训练框架的完整支持，覆盖单机训练和分布式训练场景。本文介绍如何在百舸平台提交 PyTorch 训练任务的关键要点。
分布式训练相关 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
分布式训练相关 查询训练任务列表 使用以下代码可以查询训练任务列表。
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RDMA：使用高性能网络进行分布式训练 - 百度百舸 · AI计算平台 | 百度智能云文档
RDMA：使用高性能网络进行分布式训练 本文档用于介绍在百舸的环境下使用 RDMA 网络进行分布式训练。 概述 RDMA （Remote Direct Memory Access）是新一代的网络通信技术，它允许计算机之间直接进行内存对内存的数据传输，而不需要经过操作系统或中央处理器的处理。
分布式数据库 - 云审计BCT | 百度智能云文档
分布式数据库 操作者 事件类型 事件名称 事件说明 资源类型 资源说明 主账号/子用户 Console CreateDBCluster 创建DRDS DBCluster - 主账号/子用户 Console ResizeDBCluster 升级DRDS DBCluster - 主账号/子用户 Console RenewDBCluster 续费DRDS DBCluster - 主账号/子用户 Console
基于 NCCL的RDMA分布式训练示例 - 容器引擎CCE | 百度智能云文档
基于 NCCL的RDMA分布式训练示例 概述 RDMA（Remote Direct Memory Access）是新一代的网络通信技术，它允许计算机之间直接进行内存对内存的数据传输，而不需要经过操作系统或中央处理器的处理。在大规模的分布式训练中，通过使用RDMA有效解决网络传输中服务器端数据处理的延迟问题，从而实现高吞吐、低延迟的网络通信，提升训练效率。
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