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我有兴趣在集群上以与 MPI 并行的方式试验 TensorFlow。在我看来，这应该是有利的，因为 MPI 在没有共享内存的情况下跨机器使用远程直接内存访问 (RDMA)，因此延迟应该低得多。
所以我的问题是，鉴于 TensorFlow 和机器学习的日益普及，为什么这种方法似乎没有更普遍？延迟不是瓶颈吗？是否有一些典型的问题已经解决，使得这种解决方案不切实际？以并行方式调用 TensorFlow 函数与在 TensorFlow 库内部实现 MPI 调用之间可能存在任何有意义的差异吗？
谢谢
最佳答案
似乎 tensorflow 已经支持 MPI，如 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/mpi 所述MPI 对 tensorflow 的支持也在 https://arxiv.org/abs/1603.02339 中进行了讨论。
一般来说，请记住 MPI 最擅长发送/接收消息，但不擅长发送通知和根据事件采取行动。最后但并非最不重要的一点是，MPI 对多线程应用程序的支持(例如 MPI_THREAD_MULTIPLE)在 MPI 实现中并不总是准备就绪。这是两个一般性陈述，老实说，我不知道它们是否与 tensorflow 相关。
关于python - 将 MPI 与 TensorFlow 结合使用的影响，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46282671/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！