本節中的代碼大量使用『TensorFlow』分布式訓練_其一_邏輯梳理中介紹的概念,是成熟的多機分布式訓練樣例 一、基本概念 Cluster、Job、task概念:三者可以簡單的看成是層次關系,task可以看成每台機器上的一個進程,多個task組成job;job又有:ps、worker兩種 ...
翻譯 使用 TensorFlow 進行分布式訓練 目錄 翻譯 使用 TensorFlow 進行分布式訓練 x 摘要 . 概述 . 策略類型 . MirroredStrategy . TPUStrategy . MultiWorkerMirroredStrategy . CentralStorageStrategy . ParameterServerStrategy . 其他策略 . . 默認策略 ...
2022-04-10 09:50 1 888 推薦指數:
本節中的代碼大量使用『TensorFlow』分布式訓練_其一_邏輯梳理中介紹的概念,是成熟的多機分布式訓練樣例 一、基本概念 Cluster、Job、task概念:三者可以簡單的看成是層次關系,task可以看成每台機器上的一個進程,多個task組成job;job又有:ps、worker兩種 ...
1,PS-worker架構 將模型維護和訓練計算解耦合,將模型訓練分為兩個作業(job): 模型相關作業,模型參數存儲、分發、匯總、更新,有由PS執行 訓練相關作業,包含推理計算、梯度計算(正向/反向傳播),由worker執行 該架構下,所有的woker共享PS上的參數,並按 ...
一. torch.nn.DataParallel ? pytorch單機多卡最簡單的實現方法就是使用nn.DataParallel類,其幾乎僅使用一行代碼net = torch.nn.DataParallel(net)就可讓模型同時在多張GPU上訓練,它大致的工作過程如下圖所示: 在每一個 ...
技術背景 分布式和並行計算,在計算機領域是非常重要的概念。對於一些行外人來說,總覺得這是一些很簡單的工作,但是如果我們縱觀計算機的硬件發展史,從CPU到GPU,再到TPU和華為的昇騰(NPU),乃至當下的熱點量子計算機(QPU),其實就是一個分布式與並行計算的發展史。從簡單的數據並行,到算法並行 ...
[論文翻譯] 分布式訓練 Parameter sharding 之 ZeRO 目錄 [論文翻譯] 分布式訓練 Parameter sharding 之 ZeRO 0x00 摘要 0x01 綜述 1.1 挑戰 ...
如果之前使用的訓練命令是 python train.py --device gpu --save_dir ./checkpoints 添加 -m paddle.distributed.launch 就能使用分布式訓練,python -m paddle.distributed.launch ...
,就可以方便地使用 OneFlow 進行分布式訓練。這是 OneFlow 區別於其它框架的 最重要特性。 ...
http://c.biancheng.net/view/2004.html 本節以分布式方式訓練完整的 MNIST 分類器。 該案例受到下面博客文章的啟發:http://ischlag.github.io/2016/06/12/async-distributed-tensorflow/,運行 ...