horovodとは？初心者にも分かる分散学習の基礎と使い方共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

horovodとは？

horovodは 分散学習を簡単にするためのライブラリです。Uberによって開発され、TensorFlow、PyTorch、Keras などの複数の機械学習フレームワークと一緒に使えるように設計されています。分散学習とは、ひとつの大きなデータセットを複数の計算資源（CPUやGPU）で同時に処理して、学習を速く進める仕組みのことを指します。horovodを使うと、これを比較的少ない手間で実現できます。

なぜ horovod が注目されるのかは、使い方がシンプルで、複雑な並列処理の設定を最小限に抑えられる点です。従来は分散学習を実現するために、各計算ノードの通信や同期を自分で組み立てる必要がありました。horovodはその通信部分をうまく抽象化してくれるため、研究者や開発者はモデルの設計やデータ前処理など、肝心な部分に集中しやすくなります。

horovodの仕組み

horovodの中心となる考え方は データ並列です。データセットを複数のプロセスに分割して、それぞれが同じモデルを学習します。各プロセスの勾配を 全体で集約（All-Reduce という技術を使って統合）して、パラメータを同期します。こうすることで、全体のモデルが同じ状態に保たれ、学習が速く進みます。

horovodは MPI（通信の仕組み）や NCCL などの通信バックエンドを利用します。これにより、GPU間の通信が高速化され、特に多数のGPUを使う大規模な訓練で効果を発揮します。また、HorovodRunnerと呼ばれる起動方法を使えば、複数ノードでの訓練を比較的かんたんに開始できます。

使い方の基本

まずは環境を整え、horovodをインストールします。典型的には Linux 環境で以下のような手順になりますが、実際には MPI の実装やドライバのバージョンに注意が必要です。pip install horovod の前に、MPI のセットアップや NCCL の準備を済ませておくとスムーズです。

基本的な流れは次のとおりです。モデルを定義し、hvd.init() で horovod を初期化します。その後、データを分割して各プロセスに割り当て、訓練を開始します。訓練中は 全プロセスの勾配を hvd.allreduce で統合 し、パラメータを同期させます。最後に、評価や保存を行います。

利点と注意点

horovodを使う主な利点は以下のとおりです。 作業の負担が少なく、複数のフレームワークに対応しているため、既存のコードを大幅に書き換えずに分散学習を始められます。さらに、大規模データの訓練時間を短縮できる点も大きな魅力です。

ただし、注意点もあります。通信のボトルネックやノードの構成によっては期待通りのスピードアップが得られないことがあります。適切なバックエンドの選択、ノード数の調整、データ並列とモデル並列の適切な組み合わせを検討する必要があります。

導入のステップ（概要）

ステップ1: 環境と依存関係を整える。MPI/NCCL や GPU ドライバを確認。

ステップ2: horovodをインストールする。<span> pip install horovod など

ステップ3: コード内で horovod を初期化し、データを分割して訓練を開始する。

ステップ4: 全プロセスの勾配を同期させるための API を使い、訓練を進める。

ステップ5: 評価とモデルの保存を適切に行う。

表：horovodの概要

<th>項目

説明
開発元	Uber
対応フレームワーク	TensorFlow、PyTorch、Keras など
技術的な仕組み	データ並列訓練と全プロセスの勾配同期
主な利点	高速化、APIのシンプルさ、複数フレームワーク対応

このように horovodは、初心者にも分かりやすく分散学習を体験できる入口となります。はじめは小さなデータセットと少数の GPU から始め、徐々に規模を広げていくのが良いでしょう。

horovodの同意語

horovod: 深層学習の分散トレーニングを実現するオープンソースの分散学習フレームワーク。MPI/NCCLなどのバックエンドを使い、TensorFlow、PyTorch、Keras、MXNet などの主要ライブラリと連携して、複数ノード・複数GPUでの学習を効率化します。
ホロボッド: Horovodの日本語表記・読み方。分散学習フレームワークの名称として使われる表現です。
horovod分散トレーニングライブラリ: Horovodの機能を指す別名。複数ノード・複数GPUでの深層学習を効率的に行えるライブラリです。
horovod PyTorch: PyTorch向けのHorovod統合。PyTorchでの分散トレーニングを簡便に実現します。
horovod TensorFlow: TensorFlow向けのHorovod統合。TensorFlowでの分散トレーニングをサポートします。
horovod Keras: Kerasを用いた分散トレーニングをHorovodでサポートする表現。Kerasベースのモデルを分散実行可能にします。
horovod MXNet: MXNet向けの Horovod統合。MXNetの分散学習を促進します。
分散学習フレームワーク: Horovodは分散学習を実現するフレームワークの一つ。複数GPU・複数ノードでの学習を効率化する目的で使われます。

horovodの対義語・反対語

非分散トレーニング: 分散処理を行わず、1台のノードや1つのプロセスで学習を完結させるトレーニング方式。
単一ノードのトレーニング: 複数ノードを使わず、1台のマシンだけで学習を実施する方式。
単一マシンでのトレーニング: 複数のマシンを用いない形でのトレーニング。
ローカルトレーニング: データと計算をローカル環境に閉じ、他のノードと通信せずに進める学習形態。
非分散・非協調のトレーニング: 複数ノード間の通信・協調を行わず、各プロセスが独立して更新する学習方式。
逐次的トレーニング: 並列処理を行わず、データを逐次的に処理して学習する形。
マルチノード未対応: 分散機能を使わず、マルチノードの設定を想定しない状態。
分散処理なし: 全体として分散処理を使用しない設定や実装。
中央集権的トレーニング: データ・更新を一元管理する学習方式で、分散通信を取り入れない。

horovodの共起語

分散学習: 複数のノードやGPUを用いて同時に学習を進める方法。計算リソースを横断して学習を高速化する。
データ並列: データを分割して各ワーカーが同じモデルを別々に学習し、勾配を同期して全体のモデルを更新する手法。
全勾配集約: 各ワーカーの勾配をネットワークでまとめて1つにし、パラメータを同期する処理（AllReduceの核となる動作）。
AllReduce: 全ワーカーの勾配を集約して各ワーカーに同じパラメータを共有する通信操作。
Ring-Allreduce: リング状にデータを回して勾配を効率的に集約する全連結型のアルゴリズム。
MPI: Message Passing Interface。Horovodのバックエンドとして使われることがある標準的な通信プロトコル。
Open MPI: MPIの実装の一つ。HorovodがMPIバックエンドとして利用する場合がある。
NCCL: NVIDIA製のGPU間通信ライブラリ。GPU同士のAllReduceを高速に実行するバックエンドの代表格。
Gloo: Facebookが提供する分散通信バックエンド。PyTorchなどで使われることがある。
TensorFlow: Horovodが対応する主要な深層学習フレームワークの一つ。
PyTorch: Horovodが対応する主要な深層学習フレームワークの一つ。
Keras: 高水準API。Horovodと組み合わせて分散学習が可能。
CUDA: NVIDIAのGPU向け計算プラットフォーム。HorovodはCUDAを前提に動作することが多い。
cuDNN: NVIDIAの深層学習向けGPU加速ライブラリ。
GPU: グラフィックス処理ユニット。Horovodの分散学習は複数GPUを用いるのが一般的。
ノード: 分散学習で計算を担う個々のマシン。
クラスタ: 複数のノードが組み合わさった計算資源の集まり。
通信バックエンド: Horovodが内部で使う通信実装の総称。MPI/NCCL/Gloo など。
スケーリング: ノード数やGPU数を増やして学習速度を向上させること。
Docker: 環境を統一するコンテナ技術。Horovod実行環境でよく使われる。
Dockerイメージ: Horovodを含む準備済みのコンテナイメージ。
Kubernetes: クラスタを管理するツール。分散学習を運用する際に使われることがある。
Horovod on Spark: Apache Spark上で Horovod を使って分散学習を実行する方法。
SLURM: HPC向けジョブスケジューラ。Horovodの分散ジョブ管理に利用されることがある。
UCX: 高性能な通信フレームワーク。Horovodのバックエンドとして使われることがある。
ベンチマーク: 性能評価の指標を測定すること。分散学習のスケーリング性を比較する際に使われる。
チュートリアル: 使い方解説記事や学習用ガイド。
インストール: Horovodの導入手順。依存関係の設定やパッケージの導入。
環境構築: Horovod実行に必要なソフトウェアと設定を整える作業。
学習率: 学習の一回の更新で進む量を決める設定。分散学習でも重要。
バッチサイズ: 一度に処理するデータ数。分散学習では全体の効果に影響。
勾配同期: 各ノードの勾配を同期してパラメータを更新するプロセス。
パラメータ同期: 全ノードのパラメータを同期させる動作全般。
通信オーバーヘッド: 分散学習でのネットワーク通信にかかる負荷。
ネットワーク帯域: 通信の容量。分散学習のパフォーマンスに影響。
プロファイリング: 学習のボトルネックを特定するための性能分析。
デバッグ: 分散学習で発生する問題の解決作業。

horovodの関連用語

Horovod: Uber が開発した分散ディープラーニング用フレームワーク。複数のワーカーでデータ並列訓練を行い、勾配を Allreduce などの通信で同期します。TensorFlow、PyTorch、Keras、MXNet などの主要フレームワークを統合して利用できます。
Allreduce: 複数のプロセスの勾配を合算し、全プロセスへその合計を配布して更新を同期させる通信手法。Horovod のコアとなる勾配同期機構です。
Ring-Allreduce: ノードを環状に接続してデータを順番に回しながら全体の和を算出する Allreduce の実装方式の一つ。Horovod でよく用いられます。
Tensor Fusion: 多数の小さなテンソルを一つの大きなテンソルに結合して転送・計算を一度に行い、通信オーバーヘッドを削減する最適化技術。
NCCL: NVIDIA が提供する GPU 間通信ライブラリ。GPU 同士の高性能な Allreduce などを最適化します。Horovod が GPU 環境でよく使います。
MPI: Message Passing Interface の略。分散処理間の通信標準で、Horovod のバックエンドとして使われることがあります。
Gloo: Facebook が提供する分散通信バックエンド。CPU ベースでの通信を主にサポートします。Maze Horovod で MPI の代替として使われることがあります。
PyTorch: PyTorch フレームワーク。Horovod は hvd.Torch などを通じて PyTorch の分散訓練をサポートします。
TensorFlow: TensorFlow フレームワーク。Horovod は hvd.DistributedOptimizer などを用いて TensorFlow の分散訓練を実現します。
Keras: 高レベル API の Keras。TensorFlow と組み合わせて Horovod で分散訓練する際に利用されます（特に tf.keras 環境）。
MXNet: MXNet フレームワーク。Horovod のサポート対象として、MXNet でも分散訓練が可能です。
Data Parallelism: データを分割して各ワーカーが同じモデルを並行して訓練し、勾配を集約して同期更新する並列化手法。
Model Parallelism: モデルのパラメータを複数のノードに分割して訓練する手法。Horovod は基本的にはデータ並列を想定しています。
Distributed Training: 複数の計算ノードで同時にモデルを訓練する一般的な手法。Horovod はこの実現を支援します。
Elastic Horovod: 訓練中にワーカーの追加・削除が発生しても学習を継続できる弾性訓練機能。クラスタの柔軟な資源活用を実現します。
Horovod on Kubernetes: Kubernetes 上で Horovod を実行するための設定・運用手法。Pod を動的にスケールしたり、クラスタを管理できます。
Horovod Spark: Apache Spark 上で Horovod を用いて分散訓練を実行するアプローチ。大規模クラスターでの統合を支援します。
HorovodRunner: Spark などと組み合わせる際に Horovod ジョブを起動・管理するランナー／API。
Broadcast: 初期パラメータやモデルの値を全ワーカーへ配布する通信操作。
Allgather: 各ワーカーの勾配やパラメータ片を集約して全体へ共有する通信操作の一つ。
Parameter Server: パラメータをサーバ側で管理し、ワーカーが更新を送受信する分散学習アーキテクチャ。Horovod の基本動作は Allreduce ベースの同期型です。
hvd: Horovod の Python API における短縮形。hvd を介して分散訓練機能を呼び出します。
DistributedOptimizer: フレームワークのオプティマイザを Horovod 側で包み、勾配の平均化を自動化するラッパー機能。
TensorFlow 1.x と 2.x の互換性: Horovod は TensorFlow 1.x および 2.x の環境で動作するようサポートされることがありますが、バージョン間の API 差に注意が必要です。
Learning Rate Scaling: 分散訓練でデータ量が増える分だけ学習率を適切にスケールさせる設計思想。線形スケーリングなどの手法があります。
バックエンドの比較（MPI/NCCL/Gloo）: 各通信バックエンドの特徴（GPU 向け NCCL、CPU 向け Gloo、MPI ベースの柔軟性など）と、用途に応じた選択を解説します。
パフォーマンス最適化: Tensor Fusion の活用、適切なバッチサイズ、ノード間ネットワークの帯域・レイテンシを最適化する設定などを含みます。
Kubernetes Operator / Helm でのデプロイ: Horovod を Kubernetes クラスタ上で運用する際のオペレーターや Helm チャートによるデプロイ手順を解説します。