【PaddlePaddle Hackathon】21、在 Paddle 中实现基于 DBTree 拓扑的 AllReduce

[TCChenlong]

（此 ISSUE 为 PaddlePaddle Hackathon 活动的任务 ISSUE，更多详见PaddlePaddle Hackathon）

【任务说明】

• 任务标题：在 Paddle 中实现基于 DBTree 拓扑的 AllReduce

• 技术标签：深度学习框架，C++，通信拓扑

• 任务难度：困难

• 详细描述： DBTree 主要思想是利用二叉树中大约一半节点是叶子节点的特性，通过将叶子节点变换为非叶子节点，得到两颗二叉树，每个节点在其中一颗二叉树上是叶子节点，在另一颗二叉树上是非叶子节点。这种方法理论上是能够提供比 Ring 算法更低的延迟。此任务的目标是在 Paddle 分布式训练框架中，实现 DBTree 结构的 AllReduce，除使用 GPU 进行训练外，最好也能支持其他异构硬件。

  NCCL 参考：https://developer.nvidia.com/blog/massively-scale-deep-learning-training-nccl-2-4/

【提交内容】

• 任务提案

• 任务 PR 到 Paddle

• 相关技术文档

• 任务单测文件

【技术要求】

• 了解 Paddle 分布式训练框架

• 熟练掌握 C++ 、Python

• 熟悉模型训练和集合通信实现、DBTree 通信算法

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