【PaddlePaddle Hackathon 2】52、在 Paddle 中实现基于 2D Mesh 拓扑的 AllReduce

[TCChenlong]

（此 ISSUE 为 PaddlePaddle Hackathon 第二期活动的任务 ISSUE，更多详见 【PaddlePaddle Hackathon 第二期】任务总览）

【任务说明】

• 任务标题：在 Paddle 中实现基于 2D Mesh 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：2D Mesh 主要思想是分层，区别于 2D Torus 结构之处在于 2D Mesh 结构支持水平和垂直方向上同时进行集合操作。这种结构理论上将网络通信次数从传统 Ring 的 O(N2) 降低到了 O(N)，关键原因在于 TPU 结点支持两路的收发。此任务的目标是在 Paddle 分布式训练框架中，实现 2D Mesh 结构的 AllReduce，如果目标结点不支持两路收发，可尝试软件模拟；除使用 GPU 进行训练外，最好也能支持其他异构硬件。

【提交内容】

• 设计文档，并提 PR 至 PaddlePaddle/community 的 rfcs/Framework 目录
• C ++ 实现代码，在 Paddle repo 的 fluid/operators/collective 目录
• Python 实现代码 & 英文 API 文档，在 Paddle repo 的 python/paddle/distributed/collective 目录
• 单测代码，在 Paddle repo 的 python/paddle/fluid/tests/unittests 目录

【参考内容】

• https://arxiv.org/pdf/1811.06992.pdf

【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、2D Mesh 通信算法

【答疑交流】

• 如果在开发中对于上述任务有任何问题，欢迎在本 ISSUE 下留言交流。
• 对于开发中的共性问题，在活动过程中，会定期组织答疑，请大家关注官网&QQ群的通知，及时参与。

[paddle-bot-old]

您好，我们已经收到了您的问题，会安排技术人员尽快解答您的问题，请耐心等待。请您再次检查是否提供了清晰的问题描述、复现代码、环境&版本、报错信息等。同时，您也可以通过查看官网API文档、常见问题、历史Issue、AI社区来寻求解答。祝您生活愉快～

Hi! We've received your issue and please be patient to get responded. We will arrange technicians to answer your questions as soon as possible. Please make sure that you have posted enough message to demo your request. You may also check out the API，FAQ，Github Issue and AI community to get the answer.Have a nice day!

[LiLEfulwillbe]

队名：winner
选定任务为：52
状态：报名
链接：https://github.com/LiLEfulwillbe/Paddle

[paddle-bot]

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