一、數據並行(DP ) 1、概念:相同的模型分布在不同的GPU上,在不同的GPU上使用不同的數據。每一張GPU上有相同的參數,在訓練的時候每一個GPU訓練不同的數據,相當於增大了訓練時候的batch_size。 數據並行基於一個假設:所有節點都可以放下整個模型。這個假設在某些模型 ...
自己在Excel整理了很多想寫的話題,但苦於最近比較忙 其實這是借口 。。。。 上篇文章 .Net中的並行編程 .實現高性能異步隊列 介紹了異步隊列的實現,本篇文章介紹我實際工作者遇到了處理多線程問題及基於異步隊列底層數據結構的解決方案。 需求如下: .提供數據服寫入服務供上層應用調用,數據寫入服務處理的吞吐量要達到 w s每秒,也就是用戶每秒發送 w的數據然后通過數據寫入服務寫到數據庫中 數據 ...
2014-11-09 00:48 2 1726 推薦指數:
一、數據並行(DP ) 1、概念:相同的模型分布在不同的GPU上,在不同的GPU上使用不同的數據。每一張GPU上有相同的參數,在訓練的時候每一個GPU訓練不同的數據,相當於增大了訓練時候的batch_size。 數據並行基於一個假設:所有節點都可以放下整個模型。這個假設在某些模型 ...
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前言 一直以來都是用 tensorflow 框架實現深度學習算法和實驗,在網絡訓練時有一個重要的問題就是訓練數據的讀取。tensorflow 支持流水線並行讀取數據,這種方式將數據的讀取和網絡訓練並行,數據讀取效率和將所有數據載入內存后進行存取相當,卻又不會增加內存開銷,是很值得推薦的一種方式 ...
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流水與精確異常 我們為什么需要精確異常? 馮諾依曼結構ISA的語義 幫助軟件調試 使得異常恢復和進程重啟更容易 可以在軟件中加入trap 多周期與流水線 因為並不是所有指令的執行時間都是一樣長的,能不能在流水線中實現多周期的思想,即用多個不同的功能單元花費不同數量 ...
[源碼解析] PyTorch 流水線並行實現 (4)--前向計算 目錄 [源碼解析] PyTorch 流水線並行實現 (4)--前向計算 0x00 摘要 0x01 論文 1.1 引論 ...
[源碼解析] PyTorch 流水線並行實現 (5)--計算依賴 目錄 [源碼解析] PyTorch 流水線並行實現 (5)--計算依賴 0x00 摘要 0x01 前文回顧 0x02 計算依賴 0x03 反向傳播依賴 ...