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从文档和源代码调查中，我发现 Horovod (https://github.com/horovod/horovod) 正在使用消息传递协议(protocol) (MPI) 在多个节点之间进行通信。具体来说，它使用 MPI 的 all_reduce、all_gather。
根据我的观察(我可能错了)镜像策略也在使用 all_reduce 算法(https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/distribute)。
他们都使用数据并行、同步的训练方法。
所以我有点困惑它们有什么不同？差异仅在实现上还是存在其他(理论)差异？
以及镜像策略的性能与horovod相比如何？
最佳答案
Mirror Strategy 有自己的 all_reduce 算法，它在后台使用远程过程调用 (gRPC)。
就像你提到的，Horovod 使用 MPI/GLOO 在多个进程之间进行通信。
关于Tensorflow镜像策略和Horovod分布策略，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55008213/
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