深度學習分布式訓練及CTR預估模型應用
前言：我在github上創建了一個新的repo：PaddleAI, 准備用Paddle做的一系列有趣又實用的案例，所有的案例都會上傳數據代碼和預訓練模型，下載后可以在30s內上手，跑demo出結果，讓大家盡快看到訓練結果，用小批量數據調試，再用全量數據跑模型，當然，也可以基於我上傳的預訓練模型 ...
原文：深度學習分布式模型
背景 隨着各大企業和研究機構在PyTorch TensorFlow Keras MXNet等深度學習框架上面訓練模型越來越多，項目的數據和計算能力需求急劇增加。在大部分的情況下，模型是可以在單個或多個GPU平台的服務器上運行的，但隨着數據集的增加和訓練時間的增長，有些訓練需要耗費數天甚至數周的時間，我們拿COCO和Google最近Release出來的Open Image dataset v 來做比 ...
2019-11-04 09:12 0 1098 推薦指數：
相關推薦
深度學習分布式訓練
轉自：https://blog.csdn.net/xs11222211/article/details/82931120#commentBox 本系列博客主要介紹使用Pytorch和TF進行分布式訓練，本篇重點介紹相關理論，分析為什么要進行分布式訓練。后續會從代碼 ...
分布式深度學習DDL解析
分布式深度學習DDL解析 一．概述 給一個龐大的GPU集群，在實際的應用中，現有的大數據調度器會導致長隊列延遲和低的性能，該文章提出了Tiresias，即一個GPU集群的調度器，專門適應分布式深度學習任務，該調度器能夠有效率的調度並且合適地放置深度學習任務以減少他們的任務完成時間（JCT ...
Horovod 分布式深度學習框架相關
最近需要 Horovod 相關的知識，在這里記錄一下，進行備忘： 分布式訓練，分為數據並行和模型並行兩種； 模型並行：分布式系統中的不同GPU負責網絡模型的不同部分。神經網絡模型的不同網絡層被分配到不同的GPU或者同一層內部的不同參數被分配到不同的GPU之上； 數據並行 ...
使用horovod構建分布式深度學習框架
最近一直在嘗試着分布式深度學習的架構，主要的原因一方面是幾台機子全是1060卡，利用深度網絡在較大數據樣本上訓練的效率極其低下，所以嘗試着將幾台機子做成分布式，看看能否提高訓練效率；第二方面是有人習慣使用tensorflow，有人習慣使用keras，也有人喜歡使用pytorch等，雖然這些框架 ...
基於Spark的異構分布式深度學習平台
導讀：本文介紹百度基於Spark的異構分布式深度學習系統，把Spark與深度學習平台PADDLE結合起來解決PADDLE與業務邏輯間的數據通路問題，在此基礎上使用GPU與FPGA異構計算提升每台機器的數據處理能力，使用YARN對異構資源做分配，支持Multi-Tenancy，讓資源的使用更有 ...
Redis分布式鎖的深度剖析
作者 | Kaito 來源 | 水滴與銀彈 大家好，我是 Kaito。這篇文章我想和你聊一聊，關於 Redis 分布式鎖的「安全性」問題。Redis 分布式鎖的話題，很多文章已經寫爛了，我為什么還要寫這篇文章呢？因為我發現網上 99% 的文章，並沒有把這個問題真正講清楚。導致很多讀者看了 ...
學習筆記TF042:TF.Learn、分布式Estimator、深度學習Estimator
TF.Learn，TensorFlow重要模塊，各種類型深度學習及流行機器學習算法。TensorFlow官方Scikit Flow項目遷移，谷歌員工Illia Polosukhin、唐源發起。Scikit-learn代碼風格，幫助數據科學從業者更好、更快適應接受TensorFlow代碼。囊括許多 ...