linux安装horovod

### 安装 Horovod 分布式训练框架

#### 环境准备
为了确保顺利安装Horovod，在Linux系统上需先准备好必要的依赖环境。这通常涉及到Python版本的选择以及MPI（Message Passing Interface）库的配置。

对于CUDA相关的错误，如遇到`gpgkeys: protocol 'https' not supported`的情况，可以通过命令`apt install gnupg-curl`来解决此问题[^2]。

#### 使用 pip 安装 Horovod
最简便的方式是通过pip工具直接安装Horovod及其所需组件：

pip install horovod

这种方式适用于大多数场景下的快速部署需求。

#### 自定义编译安装
如果希望更精细地控制安装过程或针对特定硬件优化性能，则可以采用自定义编译方式。首先克隆官方GitHub仓库:

git clone https://github.com/horovod/horovod.git
cd horovod

接着按照个人需求调整Makefile文件中的选项后执行构建指令：

make
python setup.py build
python setup.py install

这种做法允许用户指定要集成的支持特性，比如GPU加速等功能模块。

#### 配置 MPI 支持
由于Horovod基于MPI实现进程间通信机制，因此还需要单独安装Open MPI或其他兼容版本，并确认PATH变量已正确设置以便于后续操作调用mpiexec等相关命令。

#### 测试安装成功与否
完成上述步骤之后，建议运行简单的测试程序验证安装是否无误：

import tensorflow as tf
import horovod.tensorflow as hvd

hvd.init()

# 构建模型...

这段代码片段展示了如何初始化Horovod实例并与TensorFlow结合使用[^1]。