什么？Shell也能並行化
作為一名后台開發，寫shell腳本可能是工作中避免不了的，比如日志分析過濾、批量請求和批量插入數據等操作，這些如果單純靠人工手動去處理既費時又費力，有了shell腳本就可以輕松搞定，當然有人會說可以用 ...
原文：pytorch使用DataParallel並行化負載不均衡問題
使用DataParallel進行並行化時的結構如下： 在上圖第一行第四個步驟中，GPU 其實匯集了所有 GPU 的運算結果。這個對於多分類問題還好，但如果是自然語言處理模型就會出現問題，導致 GPU 匯集的梯度過大，直接爆掉。 那么就要想辦法實現多 GPU 的負載均衡，方法就是讓 GPU 不匯集梯度，而是保存在各個 GPU 上。這個方法的關鍵就是要分布化我們的損失函數，讓梯度在各個 GPU 上單獨 ...
2019-12-09 14:21 0 1136 推薦指數：
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基於GPU的算法並行化
GPU計算的目的即是計算加速。相比於CPU，其具有以下三個方面的優勢： l 並行度高：GPU的Core數遠遠多於CPU（如G100 GPU有240個Cores），從而GPU的任務並發度也遠高於CPU； l 內存帶寬高：GPU的內存系統帶寬幾十倍高於CPU，如CPU （DDR-400）帶寬 ...
記錄core中GRPC長連接導致負載均衡不均衡問題 二，解決長連接問題
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【OpenCV學習】OpenMP並行化實例
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pytorch的並行分為模型並行、數據並行 源碼詳見我的github: TextCNN_parallel，個人總結，還有很多地方理解不到位，求輕噴。 左側模型並行：是網絡太大，一張卡存不了，那么拆分，然后進行模型並行訓練。 右側數據並行：多個顯卡同時采用數據訓練網絡的副本 ...