LF AI基金会宣布分布式训练框架Horovod项目毕业

LF AI基金会正在构建一个生态系统，以支持人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）等领域的开源创新。该基金会今天宣布，托管的Horovod项目正从孵化阶段升级到毕业阶段。本次毕业是Horovod展示了蓬勃发展的采用、来自多个组织的持续贡献流，以及文档化和结构化的开放治理过程的结果。Horovod还获得了核心基础设施倡议最佳实践徽章，并展示了对社区的坚定承诺。

作为一个孵化项目，Horovod利用LF AI基金会的各种赋能服务来促进其成长和采用，包括项目管理支持、活动协调、法律服务和营销服务，范围从网站创建到项目推广。

Horovod是一个针对TensorFlow、Keras和PyTorch的分布式训练框架，它提高了机器学习训练活动的速度、规模和资源配置。该项目由项目创始人Uber开源，并于2018年12月作为孵化项目加入LF AI。

“Horovod从孵化到毕业的历程非常令人印象深刻，”LF AI基金会执行董事Ibrahim Haddad博士说。“它的发展速度、社区的增长和广泛采用尤其值得关注。Horovod已经超越了我们所有的毕业标准，我们很自豪能成为它的托管基金会，并在许多服务上支持他们。作为一个毕业项目，我们对Horovod的支持将根据需要继续增加。这次毕业是我们展示Horovod的方式，它是一种先进的、成熟的、可用于大规模部署的开源技术。祝贺Horovod！”

优步将Horovod用于自动驾驶汽车、欺诈检测和出行预测。阿里巴巴、亚马逊和英伟达也在使用它。Uber之外的项目贡献者包括亚马逊、IBM、英特尔和英伟达。

“自从加入LFAI以来，Horovod已经发展成为在每个框架和平台上大规模培训深度神经网络的行业标准。”Horovod项目技术主管Travis Addair表示：“能够与Horovod在深度学习社区的众多杰出贡献者合作，并向他们学习，我感到非常荣幸。这次毕业是Horovod项目的一个重要里程碑，也是对我们的贡献者为项目的成功所付出的努力和合作的肯定。作为一个毕业项目，我期待着进一步扩大我们社区的范围，朝着使深度学习培训简单、直观、规模化的目标努力。”

2020年特性路线图

• Elastic Training / Fault Tolerance
• Horovod on Ray + Ray Tune Integration
• Ludwig + Horovod Spark Estimator integration
• TensorFlow / General Horovod Spark Estimator
• MXNet Horovod Spark Estimator (Amazon)
• Horovod Plugin Architecture (NVIDIA)
• Horovod Spark Dynamic GPU Allocation (NVIDIA)

想知道Horovod是如何让你的模型训练更快更可扩展吗？现在就试试这个框架吧。请务必加入Horovod Announce和Horovod Technical-Discuss邮件列表以加入社区并保持最新的发展。

祝贺Horovod团队，我们期待作为LF AI基金会的一部分继续成长和成功！要了解与我们一起托管一个开放源码项目，请访问LF AI基金会网站。

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