什么？Shell也能并行化
作为一名后台开发，写shell脚本可能是工作中避免不了的，比如日志分析过滤、批量请求和批量插入数据等操作，这些如果单纯靠人工手动去处理既费时又费力，有了shell脚本就可以轻松搞定，当然有人会说可以用 ...
原文：pytorch使用DataParallel并行化负载不均衡问题
使用DataParallel进行并行化时的结构如下： 在上图第一行第四个步骤中，GPU 其实汇集了所有 GPU 的运算结果。这个对于多分类问题还好，但如果是自然语言处理模型就会出现问题，导致 GPU 汇集的梯度过大，直接爆掉。 那么就要想办法实现多 GPU 的负载均衡，方法就是让 GPU 不汇集梯度，而是保存在各个 GPU 上。这个方法的关键就是要分布化我们的损失函数，让梯度在各个 GPU 上单独 ...
2019-12-09 14:21 0 1136 推荐指数：
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基于GPU的算法并行化
GPU计算的目的即是计算加速。相比于CPU，其具有以下三个方面的优势： l 并行度高：GPU的Core数远远多于CPU（如G100 GPU有240个Cores），从而GPU的任务并发度也远高于CPU； l 内存带宽高：GPU的内存系统带宽几十倍高于CPU，如CPU （DDR-400）带宽 ...
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