我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。 作为机器学习从业者，我们经常会遇到这样的情况，想要训练一个比较大的模型，而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。...并且由于梯度下降算法的性质，通常较大的批次在大多数模型中会产生更好的结果，但在大多数情况下，由于内存限制，我们必须使用适应GPU显存的批次大小。...通过执行这些操作，在计算过程中所需的内存从7减少到3。 在没有梯度检查点的情况下，使用PyTorch训练分类模型 我们将使用PyTorch构建一个分类模型，并在不使用梯度检查点的情况下训练它。...记录模型的不同指标，如训练所用的时间、内存消耗、准确性等。 由于我们主要关注GPU的内存消耗，所以在训练时需要检测每批的内存消耗。...modules是神经网络层的列表，按它们执行的顺序排列。 segments是在序列中创建的段的个数，使用梯度检查点进行训练以段为单位将输出用于重新计算反向传播期间的梯度。本文设置segments=2。
，比其他 Worker 长，这可能表示工作负载均衡中存在问题，或有一个节点是 straggler。...鉴于 GPU 内存大小有限，优化内存使用效率有助于： * 允许运行更大规模的模型，在终端级别的任务上表现更好。 * 允许更大的批尺寸，提高训练速度。...Profiler 记录了 Profiler 间隔期间的所有内存分配。选择「设备」就可以看到每个算子在 GPU 侧或主机侧的内存使用详情。...SM Efficiency) 是一个更细化的指标，它表示在跟踪全过程中，正在使用的 SM 的百分比，代表 SM 上至少有一个活动 wrap 的 time 百分比，以及那些空闲 warp。...上述例子中，「ProfilerStep5」在线程 28022 期间的 GPU 利用率比「Optimizer.step」期间要高。可以通过放大来查看相关原因。 从上图可知，前者的内核比后者长。
因此，TPU 可以在每次从全局内存传输时重用更多的内存，这使得它们在矩阵乘法方面比 GPU 更高效。 每个块大小取决于每个流式多处理器 (SM) 有多少内存，以及所有 SM 有多少二级缓存。...例如在 BERT large 在训练期间，任何矩阵乘法的输入和权重矩阵都可以很好地适合 Ada 的 L2 缓存，更早期的英伟达 GPU 则不然。...其他功能，如新数据类型，应该更多地被视为一种易于使用的功能，因为它们提供与 Turing 相同的性能提升，但不需要任何额外的编程。...深度学习训练受益于高度专业化的数据类型。 但使用 BF16 精度，训练可能比使用 FP16 精度更稳定，同时提供相同的加速。...提高 GPU 原始速度的主要方法是使用更多的功率和更多的冷却，正如我们在 RTX 30 和 40 系列中看到的那样。但这种情况不能再持续下去了。 诸如 AMD CPU 所使用的芯片是另一种改进方式。
大多数当前的GNN都是轻量级 [1] 的，因此CPU内存和GPU内存之间的图形数据交换在训练期间具有无法忍受的开销（请参阅 Section 2.3 ）。...更详细地说，在第一次小批量训练之后，我们会在训练期间检查可用 GPU 内存的大小，并相应地分配可用的 GPU 内存来缓存图形数据（有关更多详细信息，请参阅 Section 4 ）。 ...在第一次小批量训练期间，数据加载器将检查总 GPU 内存（表示为 total_mem ）和 PyTorch 分配的峰值 GPU 内存（表示为 used_mem ）。...目前，PaGraph 在单个多 GPU 服务器上工作，但缓存、图分区和流水线的核心思想可以直接应用于分布式 GNN 训练，以利用更多的 GPU 来处理无法放入单个服务器内存的更大图。...更有趣的是，当缓存百分比达到 40% 时，训练性能变得稳定，并且当使用更多缓存空间时，没有观察到进一步的改进。
众所周知，在处理深度学习和神经网络任务时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个比较低端的GPU，性能也会胜过CPU。...Ada RTX 40系列甚至有更多的进步，比如上面介绍的张量内存加速器（TMA）和8位浮点运算（FP8）。与RTX 30相比，RTX 40系列也有类似的电源和温度问题。...随着Tensor Cores的稀疏矩阵乘法功能的增加，我的算法或其他稀疏训练算法，现在实际上在训练期间提供了高达2倍的速度。 开发的稀疏训练算法有三个阶段：（1）确定每层的重要性。...使用BF16精度，训练可能比使用FP16精度更稳定，同时提供相同的速度提升。使用TF32精度，你可以得到接近FP32的稳定性，同时提供接近FP16的速度提升。...FP8数据类型比Int8数据类型要稳定得多，而且很容易在层规范或非线性函数中使用，这在整型数据类型中是很难做到的。 这将使它在训练和推理中的使用变得非常简单明了。
派大星框架非常直观的一个特点，便是简单易用，而且还是可以兼容其他并行方案的那种。 例如，开发者可以使用几行代码端到端的加速PyTorch的训练过程。...这些点代表在一个 GPU 上使用 4、8、16、32 和 64 批大小测试的最佳结果。...首先，当GPU内存或CPU内存不足以满足其相应的模型数据要求时，即使当时其他设备上仍有可用内存，系统也会崩溃。...派大星则通过以细粒度的方式管理模型数据，以更有效地使用异构内存来克服这些缺点。 它将模型数据张量组织成块，即相同大小的连续内存块。 块在异构内存空间中的分布在训练期间根据它们的张量状态动态编排。...通过重用不共存的块，派大星还比DeepSpeed的方案进一步降低了模型数据的内存占用。 派大星使用预热迭代来收集运行时模型数据可用 GPU 内存的统计数据。
如果只有具有12G / 16G内存的GPU可用，请使用脚本./scripts/train_2048_crop.sh，该脚本将在训练期间裁剪图像。此脚本无法保证性能。...请--label_nc N在培训和测试期间使用。 如果你的输入不是一个标签映射，请注明--label_nc 0和--input_nc N其中N是（默认值是3 RGB图像）输入通道的数量。...预处理的默认设置是scaleWidth，opt.loadSize在保持纵横比的同时，将所有训练图像的宽度缩放到（1024）。如果您需要其他设置，请使用该--resize_or_crop选项进行更改。...更多培训/测试详情 我们训练模型的方式如下：假设我们有8个GPU，4个用于生成器，4个用于鉴别器，我们想要训练28个帧。此外，假设每个GPU只能生成一个帧。...max_frames_per_gpu：训练期间一个GPU中的帧数。如果您的GPU内存可以容纳更多帧，请尝试将此数字设置得更大。默认值为1。
一篇750词的英文文章中大约含有1000个token。 而对于其他语言，每个词所含的token数量可能更多。 价格 价格数据会存在波动，本节的价格数据主要参考OpenAI，但其他公司数据也相似。...<0.001：微调与从头开始训练的成本比 这一数据有一些笼统，但微调的成本几乎可以忽略不计。 对一个60亿参数模型进行微调的成本大约是7美元。...本节所列数据仅是推理过程所消耗的资源量，训练和微调过程还需要更多资源。...V100: 16GB, A10G: 24GB, A100: 40/80GB：GPU内存大小 GPU内存大小决定了LLM的参数量上限。 24GB的A10G在亚马逊云服务中的价格为1.5-2美元每小时。...期间，他参加了耶鲁大学summer school并取得了满绩。 此后他取得了佐治亚理工学院硕士学位，研究方向为人机交互。 此外还有其他作者也参与了这篇文章的工作，未来也可能有更多人加入。
图 4.4.8：训练阶段的 GPU 内存利用率 在训练阶段，PyTorch 使用了最多的 GPU 内存资源，TensorFlow 最少。 ?...TensorFlow 在 Word2Vec 训练中的 GPU 利用率比其他框架高得多。PyTorch 在 GNMT 训练中的 GPU 使用率最高，而在 NCF 训练中最低。 ?...在读取或写入设备内存期间，TensorFlow 在过去的采样周期中有更高的时间百分比，但是对于 PyTorch 和 MXNet 来说，GPU 不是进行 GNMT 和 NCF 任务推断的必要条件，特别是对于...图 6.1.7：ResNet-50 在推理时的 GPU 利用率。 如图 6.1.8 所示，以单精度进行推理比混合精度利用的 GPU 内存利用时更多。 ? 图 6.1.8：推理时的内存利用时。...对于自然语言处理任务，没有一个框架能够超越其他框架，但我们发现，对于某些任务，TensorFlow 的扩展性比其他框架差，例如谷歌神经机器翻译系统，这可能是由于 TensorFlow 在 CPU 端计算梯度聚合并更新模型
为了使用 LOMO 稳定混合精度训练，作者集成了梯度归一化、损失缩放，并在训练期间将某些计算转换为全精度。 新技术让内存的使用等于参数使用加上激活和最大梯度张量。...大部分 LOMO 内存使用与参数高效微调方法的内存使用一致，这表明 LOMO 与这些方法相结合只会导致梯度占用内存的轻微增加。这样就可以为 PEFT 方法调优更多的参数。...内存使用情况 研究者首先剖析了，在不同设置下，训练期间的模型状态和激活的内存使用情况。...用 SGD 优化器替换 AdamW 优化器可以有效减少优化器状态占用内存的百分比，从而减轻 GPU 内存使用（从 102.20GB 减少到 51.99GB）。...具体来说，LOMO 专注于微调预训练模型的权重，而 LoRA 则调整其他模块。因此，LOMO 不会影响到 LoRA 的性能；相反，它有助于对下游任务进行更好的模型调优。 更多细节参见原论文。
ZeRO-2提供了系统支持，可以高效地运行1700亿个参数的模型，比这些最大的模型大一个数量级（图2，左上角）。速度: 改进的内存效率提高了吞吐量和训练速度。...此外，在没有模型并行的情况下，这些模型可以在带宽较低的集群上进行训练，同时仍然比使用模型并行获得显着更高的吞吐量。...ZeRO通过在分布式训练硬件中的可用设备（GPU和CPU）之间分区各种模型训练状态（权重、梯度和优化器状态）来降低每个GPU的内存消耗。...ZeRO的情况下训练这个模型会失败，并显示出内存不足（OOM）错误，如下所示： 这个模型不能适应GPU内存的一个重要原因是Adam优化器状态消耗了18GB的内存，这是32GB RAM的一个相当大的部分...以下是 nvidia-smi 的截图，显示仅在训练期间激活了 GPU 0 在这里插入图片描述 最后，以下是 htop 的截图，显示了在优化器计算期间主机CPU和内存的活动情况： 在这里插入图片描述
FastFold 不同于一般的 Transformer 模型，AlphaFold 在 GPU 平台上的计算效率较低，主要面临两个挑战：1) 有限的全局批大小限制了使用数据并行性将训练扩展到更多节点，更大的批大小会导致准确率更低...即使使用 128 个谷歌 TPUv3 训练 AlphaFold 也需要约 11 天； 2) 巨大的内存消耗超出了当前 GPU 的处理能力。...在推理过程中，较长的序列对 GPU 内存的需求要大得多，对于 AlphaFold 模型，一个长序列的推理时间甚至可以达到几个小时。...由于张量并行更多地依赖于设备之间的高速互连来进行通信，在训练期间，模型并行通常用于节点以及训练期间节点之间的数据并行。...然而，对于 FastFold，由于分布式推理方法，它可以利用 GPU 更多的计算和内存来完成极长的序列推理。此外，对于长度高达 4k 的序列，FastFold 的推理延迟 在 10 分钟之内。
为了使用 LOMO 稳定混合精度训练，作者集成了梯度归一化、损失缩放，并在训练期间将某些计算转换为全精度。 新技术让内存的使用等于参数使用加上激活和最大梯度张量。...大部分 LOMO 内存使用与参数高效微调方法的内存使用一致，这表明 LOMO 与这些方法相结合只会导致梯度占用内存的轻微增加。这样就可以为 PEFT 方法调优更多的参数。...内存使用情况 研究者首先剖析了，在不同设置下，训练期间的模型状态和激活的内存使用情况。...用 SGD 优化器替换 AdamW 优化器可以有效减少优化器状态占用内存的百分比，从而减轻 GPU 内存使用（从 102.20GB 减少到 51.99GB）。...此外，在训练 30B 模型时，SGD 在 8 个 RTX 3090 GPU 上遇到了内存不足（OOM）的问题，而 LOMO 在只有 4 个 GPU 的情况下表现良好。
如果你使用灰度图像作为模型的输入，请离线调整颜色。如果你正在进行自然语言处理（NLP），请事先做分词处理（tokenization），并存入磁盘。在训练期间一次次重复相同的操作没有意义。...在进行渐进式学习时，你可以以多种分辨率保存训练数据的，这还是比线上调至目标分辨率更快。 对于表格数据，请考虑在创建 Dataset 时将 pd.DataFrame 目标转换为 PyTorch 张量。...建议 4：调整 DataLoader 的工作程序 PyTorch 使用一个 DataLoader 类来简化用于训练模型的批处理过程。为了加快速度，它可以使用 Python 中的多进程并行执行。...于是，现在就有两个问题： GPU 负载不平衡； 在主 GPU 上聚合需要额外的视频内存 首先，只有主 GPU 能进行损耗计算、反向推导和渐变步骤，其他 GPU 则会在 60 摄氏度以下冷却，等待下一组数据...对于这种不均衡的 GPU 使用率，有两种解决方案： 在训练期间继续在前向推导内使用 nn.DataParallel 计算损耗。在这种情况下。
MMDetection 支持比其他代码库更多的方法和功能，特别是相比最新的代码库。...MMDetection 显示所有 GPU 的最大内存，maskrcnn-benchmark 显示 GPU 0 的内存，Detectron 使用 caffe2 API 测量 GPU，SimpleDet 测量...通常，MMDetection 和 maskrcnn-benchmark 的实际内存使用率相似且低于其他内存。...图 7 混合精度训练测试结果 此外，我们研究了更多模型，以确定混合精度训练的有效性。如下图所示，我们可以了解到更大的批量大小可以节省更多内存。...eval = True 表示不更新统计数据；requires-grad = True 意味着 γ 和 β 在训练期间被优化。
最大值来自学习率查找器选取的值，较小的值可以低十倍。然后，这个周期的长度应该略小于总的 epochs 数，并且，在训练的最后阶段，我们应该允许学习率比最小值小几个数量级。...03 把 batch 调到最大 把 batch 调到最大是一个颇有争议的观点。一般来说，如果在 GPU 内存允许的范围内将 batch 调到最大，你的训练速度会更快。...但是，你也必须调整其他超参数，比如学习率。一个比较好用的经验是，batch 大小加倍时，学习率也要加倍。...HuggingFace 的 Transformer 实现就是一个非常清晰的例子，说明了如何使用梯度裁剪。本文中提到的其他一些方法，如 AMP 也可以用。...16 在验证期间关闭梯度计算 在验证期间关闭梯度计算，设置：torch.no_grad() 。 17 使用输入和 batch 归一化 要再三检查一下输入是否归一化？是否使用了 batch 归一化？
【新智元导读】近日，IBM 宣布他们使用一组由 Criteo Labs发布的广告数据集来训练逻辑回归分类器，在POWER9服务器和GPU上运行自身机器学习库Snap ML，结果比此前来自谷歌的最佳成绩快了...他们展示了一张显示Snap ML、Google TensorFlow和其他三个对比结果的图表： 比TensorFlow快46倍，是怎么做到的？...简而言之，Snap ML的三个核心特点是： 分布式训练：Snap ML是一个数据并行的框架，能够在大型数据集上进行扩展和训练，这些数据集可以超出单台机器的内存容量，这对大型应用程序至关重要。...因此，在训练期间，需要有选择地处理数据并反复移入和移出GPU内存。为了解释应用程序的运行时间，研究人员分析了在GPU内核中花费的时间与在GPU上复制数据所花费的时间。...总的来说，似乎Snap ML可以更多地利用Nvidia GPU，在NVLink上传输数据比在x86服务器的PCIe link上更快。
LoRA简介 由于GPU内存的限制，在训练过程中更新整个模型权重成本很高。例如，假设有一个7B参数的语言模型，用一个权重矩阵W表示。...QLoRA 是一种在微调过程中进一步减少内存占用的技术。在反向传播过程中，QLoRA 将预训练的权重量化为 4-bit，并使用分页优化器来处理内存峰值。 使用LoRA时可以节省33%的GPU内存。...换句话说，Adam优化器在内存中为每个模型参数存储两个附加值，即如果我们正在训练一个7B参数的模型，那使用Adam就能够在训练的过程中跟踪额外的14B参数，相当于在其他条件不变的情况下，模型的参数量翻了一番...在实验中，使用AdamW和LoRA（默认设置 r=8）训练一个7B参数的Llama2模型需要14.18GB的GPU内存。用SGD训练同一模型需要14.15GB 的GPU内存。...由于SGD不需要存储额外的优化器参数，因此在处理大模型时，SGD相比Adam等其他优化器可以节省更多的内存。这对于内存有限的训练任务来说是非常重要的优势。
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