PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了用于分布式训练的torch.nn.distributed 包。然而，有时你可能会遇到一些错误信息，例如 "Distributed package doesn't have NCCL built-in"。那么，我们该如何解决这个问题呢？
FastMoE 是一个易用且高效的基于 PyTorch 的 MoE 模型训练系统.
近日，Facebook发布了PyTorch 1.8新版本，加入了对AMD ROCm的支持，可以不用去配置Docker在原生环境下运行。
1.8版本中，官方终于加入了对AMD ROCm的支持，可以方便的在原生环境下运行，不用去配置Docker了。
本文主要在对PyTorch官方文档的翻译之上加入了自己的理解，希望给大家一个PyTorch分布式的历史脉络和基本概念，有兴趣的朋友可以仔细研究一下历史，看看一个机器学习系统如何一步一步进入分布式世界 / 完善其功能。
AI科技评论按：今年5月，FacebookAI研究院（FAIR）发表了他们的研究成果fairseq，在fairseq中，他们使用了一种新型的卷积神经网络来做语言翻译，比循环神经网络的速度快了9倍，而且准确性也是现有模型中最高的。此外，他们在GitHub公布了fair序列建模工具包的源代码和训练好的系统，其他的研究者可以在此基础上建立自己的关于翻译、文本总结和其他任务的模型。 详情可参见：快9倍！Facebook开源机器学习翻译项目fairseq 一文。 日前，FacebookAI研究团队又在GitHub上开
北京时间 3 月 4 日，PyTorch 官方博客发布 1.8 版本。据官方介绍，新版本主要包括编译器和分布式训练更新，同时新增了部分移动端教程。
本文以 PyTorch 官方文档 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_tuto.html 为基础，对如何编写分布式进行了介绍，并且加上了自己的理解。
本文主要介绍了分布式深度学习的各框架以及一些分布式深度学习训练中的常见问题，如：docker及ssh环境问题、nccl多机通信问题等。
我们在开发winform程序的时候经常需要处理异常，如果没处理好异常程序就会崩溃，影响用户体验。 所以防止程序在没处理到异常时能由一个全局的异常捕获处理，在winform的program文件里面我们可以添加全局异常捕获事件，然后处理异常。
在芯片性能提升有限的今天，分布式训练成为了应对超大规模数据集和模型的主要方法。本文将向你介绍流行深度学习框架 PyTorch 最新版本（ v1.5）的分布式数据并行包的设计、实现和评估。
在 用 PaddleNLP 结合 CodeGen 实现离线 GitHub Copilot 和 GitHub Copilot 开源替代品 —— FauxPilot 中，我们分别使用 PaddleNLP 和 FauxPilot 将 CodeGen 模型代理为可通过 HTTP 请求访问的接口，并通过 VS Code 插件在 IDE 中获得与 GitHub Copilot 类似的 AI 辅助编码能力。
此外，PyTorch 1.8 版本还为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本的主要亮点如下：
torch.distributed 支持三个后端，每个后端具有不同的功能。下表显示哪些功能可用于CPU/CUDA张量。仅当用于构建PyTorch的实现支持时，MPI才支持CUDA。
据Facebook 官方博客公告，PyTorch1.7版本已经于昨日正式发布，相比于以往的 PyTorch 版本，此次更新除了增加了更多的API，还能够支持 NumPy兼容下的傅里叶变换、性能分析工具，以及对基于分布式数据并行（DDP）和远程过程调用（RPC）的分布式训练。
网上找的C# WinForm全局异常捕获方法，代码如下： static class Program { /// /// 应用程序的主入口点。 /// [STAThread] static void Main() { try { //设置应用程序处理异常方式：ThreadExceptio
static class Program { /// /// 应用程序的主入口点。 /// [STAThread] static void Main() { try { //设置应用程序处理异常方式：ThreadException处理
OpenAI的Chat-GPT为我们揭示了通用人工智能的潜力，而GPT4-Turbo的发布进一步拓宽了我们对通用人工智能的想象边界，国内各种大型模型如同雨后春笋般涌现。同时，大模型训练所带来的各种工程化问题也接踵而至。 大模型训练通常涉及大量的参数、巨大的计算需求和复杂的网络结构，这使得整个训练过程变得极其复杂。在这种情况下，训练过程中可能出现的故障可以来自硬件、软件、网络、应用等多个方面，这使得故障定位和排除工作变得异常困难。 训练过程中的任何故障都可能导致训练中断，从而损失从上一个检查点到中断时的所有计算。重新启动训练任务也需要一定的时间，而昂贵的计算资源使得每一秒都显得尤为重要，毕竟“时间就是金钱”。 本文将专注于大模型训练的故障的定位，尝试提供一些解决思路和方法，希望能为读者带来一些帮助和启示。
安装 cuda 9.0; https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/nvidia-driver-cuda-installation.html
昨天，PyTorch 官方 GitHub 发布 0.4.0 版本，大家心心念念的 Windows 支持终于到来！加入到深度学习的行列中来吧！
AI 研习社最新消息，PyTorch 官方发布 0.4.0 版本，该版本的 PyTorch 有多项重大更新，其中最重要的改进是支持 Window 系统。
TX2作为一个嵌入式平台的深度学习端，具备不错的GPU性能，我们可以发现TX2的GPU的计算能力是6.2。这意味着TX2对半精度运算有着良好的支持，我们完全可以在桌面端训练好模型，然后移植到TX2上利用半精度运行进行推理，这样可以达到生产落地的效果。
在Training方面比较重要的库是cuDNN。cuDNN是深度学习基础模块加速库，可以支持所有主流的深度学习框架，比如Caffe、Tensorflow、CNTK、Theano、PyTorch等,这些基础模块指的是深度学习框架中常用的一些layer（神经网络层）操作，比如卷积、LSTM、全连接、Pooling（池化层）等。那么cuDNN的优势有什么呢？首先它将layer专门针对GPU进行了性能调优；第二是cuDNN以调用库函数的方式进行神经网络设计，能够大大节省开发者的时间，让大家可以将时间和精力集中在
木易 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 自从7月份CUDA 11发布以来，就陆陆续续听到了网友类似的吐槽： 这正说着，10月27日，PyTorch团队发布了PyTorch 1.7，终于能支持CUDA 11了，可喜可贺（狗头）。 除此之外，这次1.7的版本，也带来了许多功能的更新和稳定。 在更新上，有了许多新的应用编程接口，如支持与NumPy兼容的快速傅立叶变换的操作及性能分析工具。 此外，分布式数据并行（DDP）和基于远程过程调用（RPC）的分布式训练也有了重大的更新，在Window
机器之心整理 参与：机器之心编辑部 五个小时前，PyTorch 官方 GitHub 发布 0.4.0 版本，大家心心念念的 Windows 支持终于来了。 GitHub 发布地址：https://gi
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 时隔仅3个月，PyTorch再次迎来升级——1.9版本。 这一次，官方把重头戏放在了移动端上。 不仅Mobile Interpreter发布了新版本，而且TorchVision库也支持在手机上使用了，iOS、Android都支持！ 网友看了都表示： 这一次更新中，我对移动端最感兴趣。 而此次1.9版本集合了自2021年3月1.8版本发布以来，超过3400次GitHub提交。 除了移动设备端方面，还有其他诸多亮点： 前端API改进（包括torc
这个系列是对DeepSpeed的教程做一下翻译工作，在DeepSpeed的Tutorials中提供了34个Tutorials。这些Tutorials不仅包含配置DeepSpeed完成分布式训练的标准流程，还包含一些DeepSpeed支持的一些Feature比如低比特优化器，Zero等等。最近有使用DeepSpeed做一些简单的模型训练实验的需求，所以开一下这个专题，尽量翻译完DeepSpeed的大多数Tutorials，不定期更新。这篇首先翻译一下Getting Started 和 Installation Details，CIFAR-10 Tutorial 这三个Tutorials。基于 PyTorch 2.0 版本运行 CIFAR-10 Tutorial 中碰到一些报错也给出了解决的方法。
翻译 | 林椿眄 出品 | AI 科技大本营（公众号ID：rgznai100） 一些你可能不知道的优质公众号！ 这次版本的主要更新一些性能的优化，包括权衡内存计算，提供 Windows 支持，24个基础分布，变量及数据类型，零维张量，张量变量合并，支持 CuDNN 7.1，加快分布式计算等，并修复部分重要 bug等。 ▌目录 主要变化 张量/变量合并 零维张量 数据类型 版本迁移指南 新特性 张量 高级的索引功能 快速傅里叶变换 神经网络 权衡内存计算 瓶颈—用于识别代码热点的工具 torch中的分布 2
这一次更新从 0.3.1 到 0.4.0 有着非常多的改进，最重要的就是官方支持 Windows 系统。在没有官方支持前，Windows 上安装 PyTorch 需要借助其它开发者发布的第三方 conda 包，而现在我们可以直接在 PyTorch 首页上获取使用 conda 或 pip 安装的命令行，或跟随教程使用源文件安装。
不仅Mobile Interpreter发布了新版本，而且TorchVision库也支持在手机上使用了，iOS、Android都支持！
这次版本的主要更新一些性能的优化，包括权衡内存计算，提供 Windows 支持，24个基础分布，变量及数据类型，零维张量，张量变量合并，支持 CuDNN 7.1，加快分布式计算等，并修复部分重要 bug等。
继去年十月份的PyTorch大会发布了2.1版本之后，全世界各地的521位开发者贡献了3628个提交，由此形成了最新的PyTorch 2.2版本。
今天，我们正式发布 PyTorch 1.7，以及升级的域库。PyTorch 1.7版本包括了一些新的 API，比如对兼容 numpy 的 FFT 操作的支持、性能分析工具以及对分布式数据并行(DDP)和基于远程过程调用(RPC)的分布式训练的重要更新。此外，还有一些特性移到了 stable 状态，包括自定义 C++ 类、内存分析器、通过自定义类张量对象实现的扩展、 RPC 中的用户异步函数以及 torch.distributed 中的其他一些特性，如 Per-RPC 超时、 DDP dynamic bucketing 和 RRef helper。
因为3d检测训练时间太久，所以想要在mmdet3d上开多机，发现加载完标注文件pkl/json之后，卡住了，找到如下报错
由Uber公司的开发的Horovod架构，是一个集成了多个深度学习的统一平台，提供分布式训练效率的同事，让深度学习分布式训练变得更方便。
在NGC集群使用https://github.com/pytorch/examples/blob/main/imagenet/main.py跑ImageNet分布式训练，运行命令是
AI 前线导读： 近日，字节跳动人工智能实验室宣布开源一款高性能分布式深度学习训练框架 BytePS，在性能上颠覆了过去几年 allreduce 流派一直占据上风的局面，超出目前其他所有分布式训练框架一倍以上的性能，且同时能够支持 Tensorflow、PyTorch、MXNet 等开源库。
---- 新智元报道 来源：Pytorch 官网 【新智元导读】今天，PyTorch官方在GitHub发布0.4.0版本，最重要的改进是支持Windows系统。新版本完全改变了API，是本年度最重大的升级。 TensorFlow依旧有王者荣耀，但PyTorch虎视眈眈。 今天，PyTorch官方在GitHub发布0.4.0版本，最重要的改进是支持Windows系统。 PyTorch是在2017年1月由Facebook推出的。它是经典机器学习库Torch框架的一个端口，Torch二进制文件包装于GPU
12月8日，在加拿大蒙特利尔召开的NeurIPS 2018会议上，Facebook 宣布正式推出 PyTorch 1.0 稳定版，在 Facebook code 博客上，也一并同步了这一消息。
引言 微信“扫一扫”识物上线一段时间，由前期主要以商品图（鞋子/箱包/美妆/服装/家电/玩具/图书/食品/珠宝/家具/其他）作为媒介来挖掘微信内容生态中有价值的信息，扩张到各种垂类领域的识别，包括植物/动物/汽车/果蔬/酒标/菜品/地标识别等，识别核心依托于深度学习的卷积神经网络模型。随着每天千万级的增长数据和越来越多的模型参数量，深度学习训练一次时间大概需要一周左右。如何能够快速训练优化模型并上线，成为我们亟待解决的问题。 一、引言 如今，依托强大的GPU算力，深度学习得到迅猛发展。在图像处理、语音识
PyTorch今天发布了v0.4.0版本，网友们反响非常热烈，甚至有人说：感觉就像提前过圣诞~
以下都在Ubuntu上面进行的调试, 使用的Ubuntu版本包括14, 18LST
PyTorch 开发者在实现的同时，发布了一篇论文：[ PyTorch Distributed: Experiences on Accelerating Data Parallel Training ] Shen Li, Yanli Zhao, Rohan Varma, Omkar Salpekar, Pieter Noordhuis, Teng Li, Adam Paszke, Jeff Smith, Brian Vaughan, Pritam Damania, Soumith Chintal。
最近，字节跳动发布了一款通用高性能分布式训练框架 BytePS，该框架支持 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 MXNet，并且可以在 TCP 或 RDMA 网络上运行。
计算机网络通信中最重要两个衡量指标主要是 带宽 和 延迟。分布式训练中需要传输大量的网络模型参数，网络通信至关重要。
在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。
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