Beste svaret
MPI (Message Passing Interface) brukes hovedsakelig i distribuert parallell databehandling. Det er en kommunikasjonsprotokoll for parallelle datamaskiner.
OpenMPI [ Open MPI: Open Source High Performance Computing ] er en slik implementering. Den andre bemerkelsesverdige implementeringen av MPI er MPICH [ MPICH | Portable MPI med høy ytelse ].
Noen av de viktige brukssakene til MPI er som følger
- Dette brukes av mange superdatamaskiner.
- Det er en økning i dype læringsteknikker som brukes på problemer i NLP, Computer Vision, Talegjenkjenning etc., og forskere har klart å gjøre bemerkelsesverdige fremskritt når det gjelder ytelse og skalerbarhet. Horovod [ uber / horovod ] et distribuert rammeverk for dyp læring; støtter TensorFlow, PyTorch sammen med bruk av OpenMPI. Med dette kan man bruke flere GPUer på flere maskiner for raskere opplæring av en modell enn å trene den med en enkelt GPU.
Følgende lenke har en fin opplæring om MPI – Message Passing Interface (MPI)