，在单个 GPU 上实现数据高效的多模态融合 https://arxiv.org/abs/2312.10144 5.2 即插即用框架。...FuseMix：多模态潜在混合 考虑到我们的目标是以最少的配对数据样本执行多模态融合，直觉上利用数据增强来生成合成的多模态对 似乎也是合理的。...重要的是，这些步骤使我们能够考虑大规模的编码器，其参数量达到数十亿，这通常对于在单个GPU上进行端到端融合是不可行的。...我们强调，由于我们的融合适配器是在低维潜在空间上运行的，因此训练它们的计算成本是最小的，尽管在单个GPU上训练，我们可以使用大批量大小（在我们的V100 GPU上高达B = 20K），已经被证明有利于对比学习...批量大小的影响。如第6.1节所述，由于训练我们的融合适配器需要极少的计算量，即使在单个GPU上也可以使用更大的批量大小。
TensorFlow 计算图示例片段 图 2，计算图 在 TensorFlow 图中，每个节点表示操作的实例，其具有零个或多个输入和零个或多个输出。...每个工作进程负责协调对一个或多个计算设备（如 CPU 内核或 GPU 卡）的访问以及按照主设备的指示在这些设备上执行计算图节点。 TensorFlow 接口有本地和分布式实现两种。...当客户端、master 和 worker 都在单个机器上单个进程的上下文之中运行时（如果机器安装了多个 GPU 卡，则可能使用多个设备），将使用本地实现。...对于具有多个可用设备的节点，布局算法使用贪婪启发式算法，看看将节点放置在每个可能设备上对节点完成时间会造成怎样的影响。...主节点只需要向每个具有计算图的任何节点的工作者发出单个 Run 请求（每次计算图执行），而不需要参与每个节点或每个跨设备通信的调度。
但是，即使采用了所有这些技术，在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。...在本节中，我们将介绍如何设置您的环境，以便 TensorFlow 可以在一台机器上使用多个 GPU 卡。 然后，我们将看看如何在可用设备上进行分布操作，并且并行执行它们。...安装 为了在多个 GPU 卡上运行 TensorFlow，首先需要确保 GPU 卡具有 NVidia 计算能力（大于或等于3.0）。...然后 TensorFlow 开始求值具有零依赖关系的节点（即源节点）。 如果这些节点被放置在不同的设备上，它们显然会被并行求值。...对于具有数百万参数的大型模型，在多个参数服务器上分割这些参数非常有用，可以降低饱和单个参数服务器网卡的风险。 如果您要将每个变量手动固定到不同的参数服务器，那将非常繁琐。
即使使用单个GPU，此方法也可以进行大批量训练。 缺点：比在多个GPU上并行训练要花费更多的时间。...使用nn.DataParallel 如果您可以访问多个GPU，则将不同的批处理拆分分配给不同的GPU，在不同的GPU上进行梯度计算，然后累积梯度以执行梯度下降是很有意义的。 ?...假设我们在群集节点上有4个GPU，我们希望在这些GPU上用于设置分布式培训。可以使用以下shell命令来执行此操作。...集群上的单个节点的。...单个GPU设置仅需要具有适当设置的启动脚本。 缺点：BatchNorm之类的层在其计算中使用了整个批次统计信息，因此无法仅使用一部分批次在每个GPU上独立进行操作。
隔离嵌入表的加载，以此防止服务被部署在多个GPU上的多个模型影响，并通过嵌入缓存来实现高服务可用性。...GPU缓存用于在推理过程中加速嵌入向量查找效率。 HugeCTR 后端还提供以下功能： 并发模型执行：多个模型和同一模型的多个实例可以在同一 GPU 或多个 GPU 上同时运行。...这种机制确保同一模型的多个模型实例可以在部署的 GPU 节点上共享相同的嵌入缓存。 0x03 GPU 嵌入缓存 3.1 启用 当启用 GPU 嵌入缓存机制时，模型将从 GPU 嵌入缓存中查找嵌入向量。...0x04 本地化部署 Parameter Server 可以在同一个节点和集群上实现本地化部署，即每个节点只有一个 GPU，Parameter Server 部署在同一节点上。...场景4：多个GPU（Node 4）部署多个模型，这是本地化部署最复杂的场景，需要保证不同的embedding cache可以共享同一个Parameter Server，不同的model可以共享同一节点上的
在 NUMA 架构中，系统内存被划分为多个 NUMA Node。每个 NUMA Node 包含与之关联的一部分系统内存和一组 CPU 核心。...通过设置 NUMA affinity，可以指定任务在特定 NUMA 节点上运行，以最大程度地减少远程内存访问和提高性能。...当一个任务与特定 NUMA 节点相关联时，它将更有可能使用与该节点关联的本地内存。本地内存是指与任务运行在同一 NUMA 节点上的 CPU 相关联的内存。...通过设置CPU Affinity，可以控制任务在多核系统中的调度和执行方式，以优化性能或满足特定的需求。 Root Complex：一个PCIe总线结构中的顶级主机桥。...PCIe 总线采用串行数据传输，相比于并行传输的 PCI 总线，具有更高的带宽和更低的延迟。它是现代计算机系统中常用的连接标准，用于连接GPU、网络适配器、存储控制器、声卡等各种设备。
在大部分情况下，模型是可以在单个或多 GPU 平台的服务器上运行的，但随着数据集的增大和训练时间的增长，有些时候训练需要一周甚至更长时间。因此，Uber 的工程师们不得不寻求分布式训练的方法。...由于我们的模型小到可以在单个 GPU 或多 GPU 的单服务器上运行，我们开始尝试使用 Facebook 的数据并行方法。 在概念上，数据并行的分布式训练方法非常直接： 1....我们支持模型适应单个服务器和多个 GPU，原始版本只支持单个 GPU 模型。 4. 最后，我们根据大量初始用户的反馈对 API 进行了多处改进。...Tensor Fusion 我们分析了多个模型的 timeline 之后，发现具有大量张量的模型，如 ResNet-101，有很多小的 allreduce 操作。...于是问题来了：如果在张量上执行 ring-allreduce 之前，先融合多个小张量，会发生什么呢？
下表说明了为各种数量的GPU训练BERT-Large的时间，并显示了随着节点数量增加而进行的有效缩放： ? 单个DGX-2H节点具有2 petaFLOP的AI计算能力，可以处理复杂的模型。...实验是在NVIDIA的DGX SuperPOD上进行的，该模型的基线模型为12亿个参数，可安装在单个V100 GPU上。...在单个GPU上运行此基线模型的端到端训练流水线可达到39 TeraFLOPS，这是该GPU的理论峰值FLOPS的30％。...模型并行性固有地会带来一些开销，与可在单个GPU上运行且不需要任何模型并行性的BERT相比，它会稍微影响缩放效率。下图显示了缩放结果，有关技术细节的更多信息可以在单独的博客文章中找到。...NVIDIA加速软件中心NGC免费提供持续优化，以加速在多个框架上对GPU进行BERT和Transformer的培训。
简明扼要 「帧树Frame Tree」: 由「本地」和「远程」节点组成 每个渲染进程都有「属于自己的」对网页内容进行描述的frame树 一个渲染在不同进程的frame被称为「远程帧」 「渲染管线」rendering...为了将多个「本地帧树」合成一个「合成器帧」， Viz会同时从三个本地帧的「根节点」请求对应的合成器帧，随后将其聚合到一起。...❝一个「单独」的GPU纹理瓦片为每个瓦片提供了视口部分的光栅化像素 ❞ 然后，渲染器可以更新单个瓦片，甚至只是改变现有瓦片在屏幕上的位置。...渲染通道的绘制quad合成可以在GPU上有效地完成，因为允许的视觉效果是经过精心挑选的，可以直接映射到GPU的特性上。 除了光栅化瓦片之外，还有其他类型的quad。...每个通道必须在GPU上「按顺序执行」，分为多个 "阶段"，而单个阶段可以在「单个大规模并行的GPU计算」中完成。 合成Aggregation ❝多个合成器帧被提交给Viz，它们需要被一起绘制到屏幕上。
对于无法放进单个worker的大型模型，人们可以在模型之中较小的分片上使用数据并行。...因此，当 大于单个节点中的GPU数量时，在较慢的节点间链路上执行张量模型并行是不合算的。...3.4 Microbatch Size 微批尺寸 的选择也影响到模型训练的吞吐量。例如，在单个GPU上，如果微批尺寸较大，每个GPU的吞吐量最多可增加1.3倍。...因此，当张量并行大小等于单个节点中的GPU数量（8个，DGX A100个节点）时会达到峰值性能。...此外，随着张量模型并行规模的增加，我们在每个GPU上执行较小的矩阵乘法，降低了每个GPU的利用率。
单个 NUMA 节点上可能有多个 Socket，或者单个 Socket 的单个 CPU 可能连接到不同的 NUMA 节点。...此外，Sub-NUMA Clustering（在最近的英特尔 CPU 上可用）等新兴技术允许单个 CPU 与多个 NUMA 节点相关联，只要它们对两个节点的内存访问时间相同（或差异可以忽略不计）。...与 single-numa-node 策略不同，如果不可能在单个 NUMA 节点上满足分配请求，则某些分配可能来自多个 NUMA 节点。...此外，单个策略通过全局 kubelet 标志应用于节点上的所有 pod，而不是允许用户逐个 pod（或逐个容器）选择不同的策略。 我们希望在未来放宽这一限制。...但是，如果满足资源请求的唯一方法是跨越多个 NUMA 节点（例如，请求 2 个设备并且系统上仅有的 2 个设备位于不同的 NUMA 节点上），则它也可能为 True： {0011: True}, {0111
云原生AI融合平台方案 为解决原生云上使用AI算力的挑战，重构AI算力与云原生基础设施之间的新型生产关系，加速AI算力在云原生基础设施之间的广泛流动，业界开始探索GPU资源池方案，并涌现出许多创新的项目...2、Bitfusion 客户机： Bitfusion Client 是运行在本地和远程vSphere 服务器上的 Linux 虚机 (要求 vSphere 6.7 以上版本)， 机器学习 ML...对于 ML 工作负载来说，远程 GPU 是完全透明的，它就像是在使用本地的 GPU 硬件。 ...bitfusion-device-plugin 作为DaemonSet 运行在kubelet所在的每个工作节点上。...bitfusion-webhook 作为Deployment 运行在Kubernetes主节点上。
（上）基于算力加速的量子模拟问题 PART 04 NVIDIA Linux GPU内核 在异构并行计算的大潮中，显卡巨头NVIDIA（英伟达）的研发团队宣布NVIDIA进军量子计算领域为量子开发者构建开发工具...混合量子计算机首先需要在GPU和QPU之间建立快速、低延迟的连接，GPU负责电路优化、校正和纠错一类传统工作，以缩短GPU执行时间。其次，量子计算行业需要一个统一且高效易用的编程模型和一个编译器工具。...NVSwitch可连接多个NVLink，在单节点内和节点间实现以NVLink能够达到的最高速度进行多对多GPU通信。...，实现了异地高可用性和灾难恢复，可通过整合多个远程数据中心的计算能力实现更高的整体性能和更大的计算规模。...量子模拟器正极大地发挥量子计算的算力优势。正如英伟达加速计算副总裁Ian Buck在国际超算大会的演讲中所说：“量子计算具有巨大的潜力。
，拆分模型到多个GPU上存储和训练来解决。...如图2所示，揭示了从单GPU训练到多GPU模型并行训练的相异之处，主要在于：在使用单GPU训练的场景下，模型不进行拆分，GPU显存上存储整个模型；模型并行的场景下，将模型拆分到多个GPU上存储，因此在训练过程中每个...GPU上实际只负责训练模型的一部分，通过执行引擎的调度在一个WorkerGroup内完成对整个模型的训练。...在实际生产环境中，安装多GPU服务器的硬件体系结构如图5所示，示例中揭示了一个8 GPU节点服务器的硬件配置，每两个GPU Slot连接在一个GPU专用PCI槽位上再通过PCIe Switch将GPU...将模型的可并行部分拆分到多个GPU上，同时利用多个GPU的计算能力各执行子模型的计算，可以大大加快模型的单次前向-后向训练时间。 ?
ChatGPT类模型具有惊人的泛用性，能够执行归纳、编程、翻译等任务，其结果与人类专家相当甚至更优。...即使时间有限，你也可以在大约两小时内在单个消费级 GPU 上训练一个 OPT-1.3B 模型。...就模型可扩展性而言，Colossal-AI 可以在单个 GPU 上运行最大 1.3B 的模型，在单个 A100 40G 节点上运行 6.7B 的模型，而 DeepSpeed-HE 可以在相同的硬件上分别运行...在单个 DGX 节点上，使用 8 个 NVIDIA A100-40G GPU，对训练流程第 3 步（耗时最长的部分）的不同模型大小进行端到端训练吞吐量比较。没有图标表示 OOM（内存不足）的情况。...DeepSpeed Chat 的混合引擎在生成阶段的优越加速：在单个 DGX 节点上使用 8 个 A100-40G GPU 训练 OPT-1.3B actor 模型 + OPT-350M reward
ChatGPT类模型具有惊人的泛用性，能够执行归纳、编程、翻译等任务，其结果与人类专家相当甚至更优。...在单个DGX节点上（8x A100-40G），针对不同的RLHF步骤， 使用DeepSpeed-Chat训练OPT-13b所需的时间。...就模型可扩展性而言，Colossal-AI 可以在单个 GPU 上运行最大 1.3B 的模型，在单个 A100 40G 节点上运行 6.7B 的模型，而 DeepSpeed-HE 可以在相同的硬件上分别运行...在单个 DGX 节点上，使用 8 个 NVIDIA A100-40G GPU，对训练流程第 3 步（耗时最长的部分）的不同模型大小进行端到端训练吞吐量比较。没有图标表示 OOM（内存不足）的情况。...DeepSpeed Chat 的混合引擎在生成阶段的优越加速：在单个 DGX 节点上使用 8 个 A100-40G GPU 训练 OPT-1.3B actor 模型 + OPT-350M reward
分布式训练中的同步 Allreduce 梯度 分布式 DNN 训练的主要挑战在于，在应用梯度来更新跨多个节点的多个 GPU 上的模型权重之前，需要在同步步骤中对所有 GPU 的反向传播过程中计算出的梯度进行...要使同步 Allreduce 算法实现高效率，存在三个主要挑战： 该算法需要随着分布式训练集群中节点和 GPU 数量的增加而扩展。 该算法需要利用单个节点内的高速 GPU 到 GPU 互连的拓扑。...消息传递接口 (MPI) 是广泛用于并行计算的聚合通信协议，在管理跨多个节点的一组训练算法工作进程中非常有用。 MPI 用于在多个节点上布置训练算法进程，并将每个算法进程与唯一的全局和本地排名相关联。...在本文中，要理解的主要 MPI 概念是，MPI 在主节点上使用 mpirun，以便在多个节点上启动并发进程。主节点使用 MPI 管理着在多个节点集中运行的分布式训练进程的生命周期。...在任何非主节点上被 Amazon SageMaker 调用时，同一个入口点脚本会定期检查由 mpirun 从主节点远程管理的非主节点上的算法进程是否依然在运行，并且在不运行时退出。
特别是，VMD可以作为外部MD程序的图形化前端，在本地或远程计算机上显示和动画模拟分子。...虽然VMD通常在桌面图形环境中交互使用，但它也可以用于执行非交互(批处理模式)分析计算和可视化任务，这些任务在两个工作站(或单个集群节点)上运行，并在使用MPI的分布式内存集群和超级计算机上并行运行。...最新版本的 AMBER 16 在 NVIDIA GPU 上的运行速度比仅使用 CPU 的系统快 15 倍*，从而使用户运行生物分子模拟的时间从几天缩短到几小时。...与仅使用 CPU 的系统相比，GROMACS 在使用 NVIDIA GPU 加速的系统上的运行速度最高可提升 3 倍，从而使用户运行分子动力学模拟的时间从几天缩短到几小时。...HOOMD-blue HOOMD-blue是一个通用的粒子模拟工具包，支持多种分子动力学、耗散粒子动力学、活性物质和硬粒子蒙特卡罗模拟方法。优化后可在gpu和cpu上执行。
并行负采样 在嵌入训练阶段，研究者将训练任务分解成小的片段，并将它们分配给多个 GPU。子任务的设计必须使用少量共享数据，以最小化 GPU 之间的同步成本。...由于这些块是梯度可互换的，并且在参数矩阵中不共享任何行，因此多个 GPU 可以在不同步的情况下同时执行 ASGD。...图 2：在 4 个 GPU 上的并行负采样示例。在每个 episode 期间，GPU 从样本池中获取正交块。每个 GPU 利用从自身上下文节点中获取的负样本训练嵌入。...他们在主内存中分配了两个样本池，让 CPU 和 GPU 始终在不同的样本池上工作。CPU 首先填充一个样本池并将其传送给 GPU。然后，分别在 CPU 和 GPU 上并发执行并行在线增强和并行负采样。...需要注意的是，基线具有与 GraphVite 相同的 GPU 实现效果，并在 CPU 上展开并行边采样。 ? 表 7：不同洗牌算法下的性能表现结果和训练时间。
使用RAPIDS加速库可以实现从数据准备、模型训练到预测整个端到端流程得到GPU的加速支持，大大提升任务的执行效率，在模型精度方面实现突破的同时降低基础架构TCO。...随着 GPU 加速的 ML 和 NVIDIA NVLink™ 以及NVSwitch 架构陆续应用于服务器系统，模型训练现可轻松分布于多个 GPU 和多个节点（系统）之间，几乎不会产生延迟，且能避过 CPU...使用单个V100 GPU和两行Python代码，用户就可以加载一个已保存的XGBoost或LightGBM模型，并对新数据执行推理，速度比双20核CPU节点快36倍。...Dask Dask在HPC和Kubernetes系统上实现了标准化部署，包括支持与客户端分开运行调度程序，从而使用户可以在本地笔记本计算机上轻松地启动远程集群上的计算。...UCX上的高性能通信开发仍在继续，包括使用NVLINK的单个节点中的GPU以及使用InfiniBand的集群中的多个节点。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
云直播
实时音视频
