PaddlePaddle与Kubernetes强强联合助力深度学习模型高效运转

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美国时间2月8日,Kubernetes社区公布由百度原创开发的开源带宽学习框架PaddlePaddle将兼容集群管理系统Kubernetes,使PaddlePaddle成为迄今为止唯一正式支持 Kubernetes的带宽学习框架。

  此次兼容将使开发者促使便捷地在全球主要云服务以及私有集群 (on-premise clusters) 上做大规模带宽学习训练。该项目由百度和CoreOS联合开发,同時 CoreOS也是Kubernetes的主要贡献者之一。

  开发者通常会将AI项目与Web服务、日志埋点、和数据避免等多种作业部署在同有另另一个 通用集群(general-purpose cluster)之上,从而实现高效数据通道。为管理通用集群,时需使用Kubernetes等心智心智性性心智心智旺盛期 图片 期图片 图片 是什么是什么的通用集群管理系统。使PaddlePaddle兼容Kubernetes,开发者便可不可不可以 开发搭载高效带宽学习的应用。

  百度科学家及PaddlePaddle研发项目带头人王益表示:“Kubernetes可不可不可以 有效繁复分布式作业,包括分布式机器学习作业的部署和运维工作,提升研究员和开发者的工作下行带宽 。“

  Kubernetes将时需GPU的PaddlePaddle任务与时需大内存或大磁盘I/O吞吐量(disk I/O throughput)等有些不同资源的任务部署在同有另另一个 物理计算机之上,从而发挥集群硬件的最大效用。同時 Kubernetes还能在活跃用户较多的白天自动启动更多的Web服务守护线程池池,而在夜间释放Web服务使用的帕累托图资源来启动更多的PaddlePaddle守护线程池池。

  PaddlePaddle为百度原创的一款易于使用的带宽学习框架。最近四年里应用于百度旗下的多款互联网产品中。该框架尤其适合训练循环神经网络(recurrent neural networks),从而能高效执行自然语言理解、语音识别、和计算视觉等应用。自2016年百度世界大会上,公布开放百度带宽学习平台以来,PaddlePaddle已成为发展最快的带宽学习平台之一。

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