本 talk 将分享如何在 IA 架构服务器集群上利用基于英特尔优化的 Tensorflow、MXNet、PyTorch 开源方案高效地搭建分布式 AI 模型训练系统，并利用其进行分布式模型训练。

演讲提纲：

1. 构建基于 IA 架构的容器或虚拟化服务器集群
2. 如何在 IA 架构服务器优化分布式任务性能
3. 如何利用 Horovod 构建分布式训练代码
4. 如何优化分布式训练超参数

听众收益：

1. 了解在 IA 架构服务器集群搭建分布式 AI 模型训练的原理

2. 掌握在 IA 架构服务器优化分布式性能的要点

3. 获得基于 Horovod 分布式方案训练的经验分享

内容亮点：

1. 现代 Xeon 处理器上的 NUMA 特性

2. VM、Docker 分布式训练环境

3. Horovod 分布式训练