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并行分布式深度学习是一种通过将深度学习任务按数据并行、模型并行或混合并行等方式分解，并分配到多台计算机或计算节点（如CPU、GPU集群）上协同执行的技术，旨在加速大规模数据集和复杂模型的训练过程，通过并行计算提升效率、缩短训练时间，广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统、自动驾驶等领域，是应对海量数据和高复杂度模型训练挑战、推动人工智能技术规模化落地的关键支撑技术之一。
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PaddlePaddle
欢迎来到PaddlePaddle的GitHub主页。
PaddlePaddle（并行分布式深度学习）是一款易用、高效、灵活且可扩展的深度学习平台，由百度科学家和工程师原创开发，旨在将深度学习技术应用于百度的众多产品中。
我们的愿景是通过PaddlePaddle让每个人都能使用深度学习。你可以通过发布公告了解PaddlePaddle的最新功能。
核心特性
灵活性
PaddlePaddle支持多种神经网络架构和优化算法，便于配置复杂模型，例如带注意力机制的神经机器翻译模型或复杂的记忆连接模型。
高效性
为充分释放异构计算资源的能力，PaddlePaddle从计算、内存、架构、通信等多个层面进行优化，具体包括：
- 通过SSE/AVX指令集、BLAS库（如MKL、OpenBLAS、cuBLAS）或定制的CPU/GPU内核优化数学运算；
- 基于MKL-DNN库优化CNN网络；
- 高度优化的循环网络，可处理变长序列，无需填充；
- 针对高维稀疏数据模型，优化本地和分布式训练。
可扩展性
借助PaddlePaddle，可轻松使用多CPU/GPU和多台机器加速训练，通过优化通信实现高吞吐量和性能。
与产品结合
PaddlePaddle设计之初就考虑了部署便捷性。在百度内部，PaddlePaddle已被部署到众多高用户量的产品和服务中，包括广告点击率（CTR）预测、大规模图像分类、光学字符识别（OCR）、搜索排序、计算机病毒检测、推荐系统等。它在百度产品中广泛应用并产生了显著价值，希望你也能通过PaddlePaddle为自己的产品带来助力。
安装
建议参考官网中文文档进行安装。
文档
PaddlePaddle提供中英文文档，主要资源包括：
- 《深度学习入门》：可在Jupyter Notebook中运行的在线互动学习书籍，适合入门；
- 分布式训练：介绍如何在MPI集群上运行分布式训练任务；
- Python API：新API支持更简洁的代码编写；
- 如何贡献代码：欢迎参与贡献，感谢你的支持！
问题反馈
欢迎通过Github Issues提交问题和bug报告。
版权与许可
PaddlePaddle基于Apache-2.0许可证开源。
更多相关 Docker 镜像与资源
以下是 paddlepaddle/paddle 相关的常用 Docker 镜像，适用于 不同场景 等不同场景：
- nvidia/cuda Docker 镜像说明
- rocker/cuda Docker 镜像说明（CUDA 运行时，Rocker 维护版本，适合 GPU 计算）
- bitnami/pytorch Docker 镜像说明（PyTorch 深度学习框架，Bitnami 企业级配置）
- pytorch/pytorch Docker 镜像说明
- rocm/pytorch Docker 镜像说明（PyTorch 机器学习框架，ROCm GPU 加速版本）
镜像拉取方式
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