相关信息: 招聘云原生开发工程师 2021智能云边开源峰会:云原生、人工智能和边缘计算 Bitfusion 如何在 vSphere 中使用 PVRDMA 功能? 导读: 后疫情时代助力复工复产,AI应用百花齐放,GPU算力需求井喷式增长。然而K形算力剪刀差给庞大的AI原生云带来沉重的成本负担,一方面是单机GPU算力不足而全局算力过剩,另一方面是GPU算力不足而CPU算力过剩。幸好有他(“super爱豆”)腾云而来,让AI算力像水一样在云原生平台内自由流动,他们的格言是“我不生产算力,我只是算力的搬运
选自Uber 作者:Alex Sergeev、Mike Del Balso 机器之心编译 参与:李泽南、路雪 Horovod 是 Uber 开源的又一个深度学习工具,它的发展吸取了 Facebook「一小时训练 ImageNet 论文」与百度 Ring Allreduce 的优点,可为用户实现分布式训练提供帮助。本文将简要介绍这一框架的特性。 近年来,深度学习引领了图像处理、语音识别和预测等方面的巨大进步。在 Uber,我们将深度学习应用到了公司业务中,从自动驾驶搜索路线到防御欺诈,深度学习让我们的数据科
允中 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI △ 陈天奇,华盛顿大学计算机系博士生,此前毕业于上海交通大学ACM班。XGBoost、cxxnet等著名机器学习工具的作者,MXNet的主要贡献
随着深度学习的多项进步,复杂的网络(例如大型transformer 网络,更广更深的Resnet等)已经发展起来,从而需要了更大的内存空间。经常,在训练这些网络时,深度学习从业人员需要使用多个GPU来有效地训练它们。在本文中,我将向您介绍如何使用PyTorch在GPU集群上设置分布式神经网络训练。
本系列我们开始分析 TensorFlow 的分布式。之前在机器学习分布式这一系列分析之中,我们大多是以 PyTorch 为例,结合其他框架/库来穿插完成。但是缺少了 TensorFlow 就会觉得整个世界(系列)都是不完美的,不单单因为 TensorFlow 本身的影响力,更因为 TensorFlow 分布式有自己的鲜明特色,对于技术爱好者来说是一个巨大宝藏。
大家好,我是柒八九。今天这篇文章是Chromium最新「渲染架构」 RenderingNG的译文系列文章的「第二篇」 -- 在RenderingNG渲染过程中关键数据结构和它们所担当的角色。
继 Spark 之后,UC Berkeley AMP 实验室又推出一重磅高性能AI计算引擎——Ray,号称支持每秒数百万次任务调度。那么它是怎么做到的呢?在试用之后,简单总结一下:
因此,有2个物理插槽+2块CPU,每块CPU插在一个插槽里。每块CPU有20个核心,每个核心有2个超线程。主板型号为Intel,NUDA使用连续编号方式,每个NUMA节点分到2组CPU核心。
在第 11 章,我们讨论了几种可以明显加速训练的技术:更好的权重初始化,批量标准化,复杂的优化器等等。 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。
经过9篇文章之后,我们基本把 HugeCTR 的训练过程梳理了以下,现在我们有必要看看HugeCTR如何进行推理,这样可以让我们从整体上有一个更好的把握。而且我们之前都是分析分布式训练,此处恰好可以看看分布式推理。
TensorFlow 从名称上看就是两个部分——张量 tensor 和流 flow。非常形象的组合。众所周知,矩阵已经成为机器学习中的基础单元,若干的针对矩阵的计算优化使得现如今的机器学习成为可能。而一些矩阵的方法也是一些重要的机器学习算法的基础。张量 就是矩阵概念的推广,其表示更多维度的矩阵。而计算流是一种抽象过程,在如今的深度学习领域,这种一层层地计算可以很形象地看做是张量在计算模型上的流动。而这里的流可以看做是更加一般的计算过程,可以在不同的层级间跨越式流动。 本文作者均来自 Google Resea
扩展深度神经网络(DNN)训练对于减少模型训练时间非常重要。高通信消耗是在多个 GPU 上进行分布式 DNN 训练的主要性能瓶颈。商汤的这项研究表明流行的开源 DNN 系统在以 56 Gbps 网络连接的 64 个 GPU 上仅能实现 2.5 倍的加速比。为解决该问题,这项研究提出了通信后端 GradientFlow 用于分布式 DNN 训练,并使用了一系列网络优化技术。
通过前面几篇文章,我们一起学习了分布式计算模式中的 MapReduce、Stream 和 Actor,它们各显神通解决了很多实际问题(分布式计算技术MapReduce 详细解读,分布式计算技术之流计算Stream,打通实时数据处理)。
将深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, 简称CNNs)用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光。由于卷积神经网络结构非常适合模型并行的训练,因此以模型并行+数据并行的方式来加速Deep CNNs训练,可预期取得较大收获。Deep CNNs的单机多GPU模型并行和数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了模型并行和数据并行技术加速Deep CNNs训练,证实模型拆分对减少单GPU上显存占用有效,并且在加速比指标上得到显著收益,同时可
选自NVIDIA 作者:Loyd Case 机器之心编译 参与:Panda 大规模深度学习应用的开发对性能有很高的需求,作为深度学习加速器 GPU 硬件的核心供应商,英伟达一直在不断创新以满足 AI 社区对计算性能的需求。近日,英伟达开发者博客发文介绍了 Volta Tensor Core GPU 在 AI 性能提升上的里程碑进展。机器之心对该博客文章进行了编译介绍。更多有关 Volta Tensor Core GPU 的情况可参阅机器之心文章《英伟达 Volta 架构深度解读:专为深度学习而生的 Tens
本文是 PyTorch 分布式系列的第五篇,以几篇官方文档的翻译为基础,加入了自己的一些思考,带领大家进入DistributedDataParallel,在后续会用5~6篇左右做深入分析。
购买整卡GPU服务器(不要切分卡,比如GN7vw,不要1/8、1/4、1/2卡,要整卡,整卡的显卡驱动比较自由),购买时选Server2019纯净版系统
2018 年的大部分时间我都在试图训练神经网络时克服 GPU 极限。无论是在含有 1.5 亿个参数的语言模型(如 OpenAI 的大型生成预训练 Transformer 或最近类似的 BERT 模型)还是馈入 3000 万个元素输入的元学习神经网络(如我们在一篇 ICLR 论文《Meta-Learning a Dynamical Language Model》中提到的模型),我都只能在 GPU 上处理很少的训练样本。
最近的工作内容中涉及到了 NUMA 感知相关的功能,之前没有特意去看过 kubelet 相关部分的实现,也是趁此机会把落下的补补。在看代码的过程中,NUMA 感知部分的逻辑尤其涉及到一些位操作的部分,看的让人头疼,于是从网上搜了搜有关原理的介绍,恰好在官网找到一篇 blog,看完之后再去看代码就会豁然开朗。此篇是对原文的翻译,想阅读原文的可以直接到这里。
本文是腾讯深度学习系列文章的第三篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度卷积神经网络Deep CNNs的多GPU模型并行和数据并行框架。 将深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, 简称CNNs)用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光。由于卷积神经网络结构非常适合模型并行的训练,因此以模型并行+数据并行的方式来加速Deep CNNs训练,可预期取得较大收获。Deep CNNs的单机多GPU模型并行和数据并行框架是Mariana的一部分,Mariana技术团队
位于美国橡树岭国家实验室(Oak Ridge National Laboratory)的全世界最大的超算Frontier,集合了37888个MI250X GPU和9472个Epyc 7A53 CPU。
转自|CSDN:http://www.csdn.net/ 前言 在过去的十年里,Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群,到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19
前言 在过去的十年里,Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群,到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19个集群上。正如在2015 Hadoop 峰会上介绍的,我
是的,我们已步入药物研发的新时代,AI 和高性能计算 (HPC) 模拟技术现可在更短时间内生成更加安全有效的候选药物,同时降低研发成本。化学家可借助 AI 流程开发更优质的小分子候选药物和更有效的合成途径。在计算机虚拟筛选中,医疗人员可借助经 GPU 加速的 HPC 模拟技术,在临床前研究中找到最佳匹配。此外,分子生物学家还可在由低温电子显微镜 (cryo EM) 生成的高分辨率分子结构图像中发现新的疾病靶标。
随着新版本的推出,RAPIDS 迎来了其推出一周年纪念日。回顾所经历的一年,RAPIDS团队就社区对该项目的关心和支持表示衷心的感谢。此前,RAPIDS获得了其首个BOSSIE奖。非常感谢各位的支持!RAPIDS团队将继续推动端对端数据科学加快发展,达到新高度。
前言 在过去的十年里,Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群,到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19个集群上。正如在2015 Hadoop 峰会上介绍的,我们
ChatGPT的推出,人工智能正式进入大模型时代。要训练一个chatgpt这样的大模型,需要分布式AI集群的支持。
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。NVIDIA的愿景是开发出一种混合计算模型,其中量子计算机和经典计算机可以协同工作,分别处理各自最擅长的问题。在经典-量子混合计算研究中有一个极具潜力的发展方向——经典计算机可以调用一个相对较小的量子“协处理器”做一些关键计算,其作用类似于图形处理单元GPU。研究人员期望将QPU当作一类强大的加速器,使经典和量子系统连接成混合量子计算机。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。英伟达对提高带宽、降低延迟的设计处理等为QPU的研发提供了思路和启发,这方面最近的革新包括:第四代NVLINK和第三代NVSWITCH、InfiniBand、自研Grace CPU等。
分布式训练已经成为如今训练深度学习模型的一个必备工具,但pytorch默认使用单个GPU进行训练,如果想用使用多个GPU乃至多个含有多块GPU的节点进行分布式训练的时候,需要在代码当中进行修改,这里总结一下几种使用pytorch进行分布式训练的方式。
文章主要介绍了如何利用深度学习对图像进行特征提取和分类。首先介绍了传统特征提取方法和深度学习特征提取方法的区别,然后详细介绍了卷积神经网络(CNN)的组成和原理,以及如何使用CNN进行图像分类。最后,介绍了一种基于CNN的图像分类系统,该系统包括图像预处理、特征提取、模型训练和模型预测等模块。整个系统采用模块化设计,方便进行扩展和定制。
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架,用来训练超大Transformer语言模型,其通过综合应用了数据并行,Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3,值得我们深入分析其背后机理。
选自clindatsci 作者:Neil Tenenholtz 机器之心编译 参与:Jane W、黄小天 Tensorflow 是一个为数值计算(最常见的是训练神经网络)设计的流行开源库。在这个框架中,计算流程通过数据流程图(data flow graph)设计,这为更改操作结构与安置提供了很大灵活性。TensorFlow 允许多个 worker 并行计算,这对必须通过处理的大量训练数据训练的神经网络是有益的。此外,如果模型足够大,这种并行化有时可能是必须的。在本文中,我们将探讨 TensorFlow 的
TensorFlow 是广泛被用于开发大型深度神经网络 (DNN) 的开放源机器学习 (ML) 库,此类 DNN 需要分布式训练,并且在多个主机上使用多个 GPU。Amazon SageMaker 是一项托管服务,可通过主动学习、超参数优化、模型分布式训练、监控训练进展,部署培训模型作为自动扩展的 RESTful 服务,以及对并发 ML 实验进行集中式管理,从标签数据开始简化 ML 工作流。
云端深度学习的服务的性能加速通常需要算法和工程的协同加速,需要模型推理和计算节点的融合,并保证整个“木桶”没有太明显的短板。
NVIDIA DGX SuperPOD在短短47分钟内训练BERT-Large,并训练GPT-2 8B,这是有史以来最大的具有8.3Bn参数的Transformer网络。
选自arXiv 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤 为应对新型 AI 应用不断提高的性能需求,近日 Michael Jordan 等人提出了一个新型的分布式框架 Ray,主要针对当前集群计算框架无法满足高吞吐量和低延迟需求的问题,以及很多模拟框架局限于静态计算图的缺点,并指出强化学习范式可以自然地结合该框架。 人工智能在一些现实世界应用中正逐渐发展为主力技术。然而,到目前为止,这些应用大部分都是基于相当受限的监督学习范式,其中模型是离线学习的,然后提供在线预测。随着人工智能领域的成熟,使用比标准的监督学习设
骑车不戴头盔识别检测系统通过GPU深度学习技术,骑车不戴头盔识别检测系统对行驶在马路上的骑电动摩托车等未戴头盔的行为进行抓拍,骑车不戴头盔识别检测系统不经过人为干预自动对上述违规行为进行自动抓拍识别。骑车不戴头盔识别检测系统技术上采用 Tesnorflow+TensorRT推理组合,精度高速度快更实用。深度学习应用到实际问题中,一个非常棘手的问题是训练模型时计算量太大。为了加速训练,TensorFlow可以利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。TensorFlow可以通过td.device函数来指定运行每个操作的设备,这个设备可以是本设备的CPU或GPU,也可以是远程的某一台设备。
近日来,ChatGPT及类似模型引发了人工智能(AI)领域的一场风潮。 这场风潮对数字世界产生了革命性影响。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。为了使ChatGPT等模型的训练和部署更轻松,AI 开源社区进行了各种尝试(例如 ChatLLaMa、Alpaca、Vicuna、Databricks-Dolly等)。
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)是一种公认的解决连续决策问题的有效技术。为了应对 DRL 的数据低效(data inefficiency)问题,受到分布式机器学习技术的启发,分布式深度强化学习 (distributed deep reinforcement learning,DDRL) 已提出并成功应用于计算机视觉和自然语言处理领域。有观点认为,分布式强化学习是深度强化学习走向大规模应用、解决复杂决策空间和长期规划问题的必经之路。
本系列介绍分布式优化器,分为三篇文章,分别是基石篇,DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器,PyTorch 分布式优化器,按照深度递进。本文介绍PyTorch 分布式优化器和PipeDream之中的优化器,主要涉及模型并行(流水线并行)。
有网友将其与GPT-4、Gemini对标,看看它们完成一个简单代码调试问题所需的时间。
图是一种通用、灵活的数据结构,可以用来编码不同对象之间的关系,并且在现实世界中非常普遍,如社交网络、引文图、蛋白质相互作用图、知识图谱等,涵盖了多个应用和领域。最近,由于图在多个任务中表现出色,越来越多的研究人员开始尝试学习图的有效表征。然而,这是一个颇具挑战性的问题,因为现实世界中的图可能非常庞大,并且是异质的。因此,业界和学界的不同任务和应用都迫切需要可扩展的通用图表征系统。
AI 研习社按,2017 年 5 月,在 GTC 2017 上,英伟达 CEO 黄仁勋发布 Volta 架构 Tesla V100,它被称为史上最快 GPU 加速器。2018 年 3 月,同样也是在 GTC 上,黄仁勋发布「全球最大的 GPU」——DGX-2,搭载 16 块 V100 GPU,速度达到 2 petaflops。
即进程组。默认情况下,只有一个组,一个 job 即为一个组,也即一个 world。
《Kubelet从入门到放弃系列》将对Kubelet组件由Linux基础知识到源码进行深入梳理。上一篇zouyee带各位看了Kubelet从入门到放弃:识透CPU管理,其中提及拓扑管理,本文将对此进行深入剖析,拓扑管理在Kubernetes 1.18时提升为Beta。TopologyManager功能可实现CPU、内存和外围设备(例如SR-IOV和GPU)的NUMA对齐,从而满足低延迟需求。
论文 DeepSpeed-MoE: Advancing Mixture-of-Experts Inference and Training to Power Next-Generation AI Scale
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