本节中的代码大量使用『TensorFlow』分布式训练_其一_逻辑梳理中介绍的概念,是成熟的多机分布式训练样例 一、基本概念 Cluster、Job、task概念:三者可以简单的看成是层次关系,task可以看成每台机器上的一个进程,多个task组成job;job又有:ps、worker两种 ...
翻译 使用 TensorFlow 进行分布式训练 目录 翻译 使用 TensorFlow 进行分布式训练 x 摘要 . 概述 . 策略类型 . MirroredStrategy . TPUStrategy . MultiWorkerMirroredStrategy . CentralStorageStrategy . ParameterServerStrategy . 其他策略 . . 默认策略 ...
2022-04-10 09:50 1 888 推荐指数:
本节中的代码大量使用『TensorFlow』分布式训练_其一_逻辑梳理中介绍的概念,是成熟的多机分布式训练样例 一、基本概念 Cluster、Job、task概念:三者可以简单的看成是层次关系,task可以看成每台机器上的一个进程,多个task组成job;job又有:ps、worker两种 ...
1,PS-worker架构 将模型维护和训练计算解耦合,将模型训练分为两个作业(job): 模型相关作业,模型参数存储、分发、汇总、更新,有由PS执行 训练相关作业,包含推理计算、梯度计算(正向/反向传播),由worker执行 该架构下,所有的woker共享PS上的参数,并按 ...
一. torch.nn.DataParallel ? pytorch单机多卡最简单的实现方法就是使用nn.DataParallel类,其几乎仅使用一行代码net = torch.nn.DataParallel(net)就可让模型同时在多张GPU上训练,它大致的工作过程如下图所示: 在每一个 ...
技术背景 分布式和并行计算,在计算机领域是非常重要的概念。对于一些行外人来说,总觉得这是一些很简单的工作,但是如果我们纵观计算机的硬件发展史,从CPU到GPU,再到TPU和华为的昇腾(NPU),乃至当下的热点量子计算机(QPU),其实就是一个分布式与并行计算的发展史。从简单的数据并行,到算法并行 ...
[论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO 目录 [论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO 0x00 摘要 0x01 综述 1.1 挑战 ...
如果之前使用的训练命令是 python train.py --device gpu --save_dir ./checkpoints 添加 -m paddle.distributed.launch 就能使用分布式训练,python -m paddle.distributed.launch ...
,就可以方便地使用 OneFlow 进行分布式训练。这是 OneFlow 区别于其它框架的 最重要特性。 ...
http://c.biancheng.net/view/2004.html 本节以分布式方式训练完整的 MNIST 分类器。 该案例受到下面博客文章的启发:http://ischlag.github.io/2016/06/12/async-distributed-tensorflow/,运行 ...