，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。
当需要在给定节点上运行多个 AI 工作负载时，使用 vGPU、多实例 GPU (MIG) 和 GPU 时间切片等高级功能的能力至关重要。...高级 GPU 功能的配置: vGPU (虚拟 GPU): 使单个 GPU 能够在多个虚拟机之间共享，最大限度地提高资源利用率和灵活性。...配置 GPUDirect RDMA 和 GPUDirect 存储: GPUDirect RDMA (远程直接内存访问): 促进不同节点上的 GPU 之间的直接通信，绕过 CPU 并减少延迟，这对高性能计算应用程序至关重要...MIG: MIG 在硬件级别将单个 GPU 分区为多个隔离的实例，每个实例都有自己的专用内存和计算资源。...mig: 在支持的硬件上管理多实例 GPU (MIG) 配置的参数。 gpuFeatureDiscovery: GPU 功能发现工具的设置，它检测并标记具有 GPU 功能的节点。
首先，PagedAttention的内存交换范围受到单个节点内GPU和CPU内存的限制，因此限制了其容纳极端长上下文长度的能力。...2.2.2 Model Parallelism 模型并行主义是一种技术，用于处理无法完全在单个GPU内存中进行推理的LLM。它涉及将模型分跨多个设备或节点。...在流水线并行主义中，模型的层被分片到多个设备上。它涉及将模型分成几个阶段或层，每个阶段都在不同的计算单元上处理。 张量并行主义。 它涉及将模型的层分片到多个GPU上。...对于LLM，张量并行主义至关重要，当模型的单个层对于单个GPU来说太大时。这使得层内的巨大矩阵操作可以被多个GPU并行处理。通过张量模型并行主义，模型的单个层可以在多个设备上进行划分。...Live Migration 另一种解决上下文长度变化的方法是实时迁移，它可以在需要时将任务迁移到具有更多GPU的更强大的实例上。
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。
可靠传输：具有端到端的流控与错误恢复机制。 应用场景：跨节点 GPU 通信、超级计算机集群、高性能分布式存储等。...强调了服务器在 PCIe 总线号 和 内存地址空间分配 上的关键问题： BIOS 总线分配： 在大规模系统中，每个 PCIe 插槽需要 BIOS 分配唯一的总线号，但可能出现分配不足的问题。...设备集成度 PCIe 5.0 互联拓扑设计-Fig-10 PCIe 设备的集成化设计，主要包括： 单 GPU 设备：标准 PCIe 卡中集成单个 GPU。...多 GPU 集成：通过 PCIe 交换机，在一张卡上集成多个 GPU，提高计算密度和带宽利用率。 多功能设备：在单卡中集成 GPU、PCIe 交换机和 NIC，实现计算、网络和数据传输功能一体化。...三种管理路径的对比 在 数据中心和分布式系统 中，以太网路径 用于大规模、远程管理。 在 节点内高性能计算场景 中，PCIe 路径 适用于快速设备管理和数据配置。
模型并行是一种解决单个计算节点无法容纳模型所有参数的方法。不同于数据并行，其中每个节点处理完整模型的不同数据子集，模型并行将模型的不同部分分布到多个节点上，每个节点只负责模型的一部分参数。...在张量并行中，模型中的大型矩阵乘法操作被分割成更小的部分，这些部分可以在多个计算节点上并行执行。...Gather 操作属于多对一的通信原语，具有多个数据发送者，一个数据接收者，可以在集群内把多个节点的数据收集到一个节点上，他的反向操作对应 Scatter。...All-Reduce 属于多对多的通信原语，具有多个数据发送者，多个数据接收者，其在集群内的所有节点上都执行相同的 Reduce 操作，可以将集群内所有节点的数据规约运算得到的结果发送到所有的节点上。...All-Gather 属于多对多的通信原语，具有多个数据发送者，多个数据接收者，可以在集群内把多个节点的数据收集到一个主节点上（Gather），再把这个收集到的数据分发到其他节点上。
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。
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？
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。
一旦您采用了这些策略并发现它们在单个 GPU 上不足以满足您的情况时，请考虑转移到多个 GPU。 从单个 GPU 过渡到多个 GPU 需要引入某种形式的并行性，因为工作负载必须分布在资源之间。...单节点/多 GPU 设置的并行化策略 在单节点上使用多个 GPU 训练模型时，您选择的并行化策略可能会显著影响性能。...特殊考虑：TP 需要非常快的网络，因此不建议在多个节点之间进行 TP。实际上，如果一个节点有 4 个 GPU，则最高的 TP 度数为 4。...相反，数据必须存储在 Google Cloud Storage 中，您的数据管道仍然可以访问它，即使管道在远程 TPU 节点上运行。...ORT 使用优化技术，如将常见操作融合为单个节点和常量折叠，以减少执行的计算量并加快推断速度。ORT 还将计算密集型操作放在 GPU 上，其余操作放在 CPU 上，智能地在两个设备之间分配工作负载。
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。
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。
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。
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。
在模型并行场景下，当模型规模很大，单个计算设备（如 GPU）无法容纳整个模型时，对多头注意力机制进行切分是一种常见的策略。原理：将多个注意力头分配到不同的计算设备上。...例如，一个具有 16 个头的多头注意力层，可以将其中 8 个头分配到一个 GPU 上，另外 8 个头分配到另一个 GPU 上。优势：这种切分方式相对简单直观，能够有效减少单个设备上的计算量。...**DeepSpeed和Alpa框架的混合并行** - **策略**：在单机多卡场景下，优先采用张量并行（一种模型并行方式），将模型的计算密集型部分（如大规模矩阵运算）在多个GPU上并行执行，充分利用单机的计算资源...将模型的前几层（如输入嵌入层和部分编码器层）在第一组节点上通过流水线并行处理，后几层（如部分解码器层和输出层）在另一组节点上采用流水线并行处理。这样可以减少跨机通信的频率和数据量，提高整体训练效率。...通过数据并行来利用多个GPU处理不同的数据子集，同时采用模型并行（如张量并行和流水线并行）来处理模型过大无法在单个GPU上运行的问题。
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
，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。 ?
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