前两篇文章我们介绍了如何使用GPU编程执行简单的任务,比如令人难以理解的并行任务、使用共享内存归并(reduce)和设备函数。为了提高我们的并行处理能力,本文介绍CUDA事件和如何使用它们。但是在深入研究之前,我们将首先讨论CUDA流。
在前一篇文章中,我们介绍了如何使用 GPU 运行的并行算法。这些并行任务是那些完全相互独立的任务,这点与我们一般认识的编程方式有很大的不同,虽然我们可以从并行中受益,但是这种奇葩的并行运行方式对于我们来说肯定感到非常的复杂。所以在本篇文章的Numba代码中,我们将介绍一些允许线程在计算中协作的常见技术。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 排版:AI算法小喵 1. Take-Away 笔者使用 PyTorch 编写了不同加速库在 ImageNet 上的使用示例(单机多卡)。需要的同学可以当作 quickstart 将所需要的部分 copy 到自己的项目中(Github 请点击下面链接): nn.DataParallel[1] 简单方便的 nn.DataParallel torch.distributed[2] 使用 torch.distributed 加速并行训练 torch.multiprocessi
这篇文章来解析一下Megaton-LM涉及到的一个优化gradient_accumulation_fusion。这里fusion的意思是在gemm接口中会将当前的结果累加到先前计算的梯度上,所有这些都在一个操作中完成,可以避免多次访问global memory提升算子的带宽。下面解析一下这个优化的调度逻辑和cuda实现。
nccl-test 工具是 nvidia 开源的一项用于测试 NCCL 集合通信的工具。可以用于检测集合通信是否正常、压测集合通信速率。官方开源地址:https://github.com/NVIDIA/nccl-tests
作者:台运鹏 (正在寻找internship...) 主页:https://yunpengtai.top
在深度学习时代,训练数据特别大的时候想要单卡完成训练基本是不可能的。所以就需要进行分布式深度学习。在此总结下个人近期的研究成果,欢迎大佬指正。
本篇文章主要基于 DGL 框架用三种不同的方式来实现图卷积神经网络。手机看可能不太方便,可以点击阅读原文,移步到知乎上看(但是我忘了加 = =)。
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。
1. nn.Module.cuda() 和 Tensor.cuda() 的作用效果差异
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。
DataParallel 使用起来非常方便,我们只需要用 DataParallel 包装模型,再设置一些参数即可。需要定义的参数包括:参与训练的 GPU 有哪些,device_ids=gpus;用于汇总梯度的 GPU 是哪个,output_device=gpus[0] 。DataParallel 会自动帮我们将数据切分 load 到相应 GPU,将模型复制到相应 GPU,进行正向传播计算梯度并汇总:
本文首发在CSDN博客:http://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/54379255 前几天,谷歌推出了windows对tensorflow的支持,我参考下面两篇博文来安装了我的tensorflow。 为表示对原作者的尊敬,先列出参考的文章。 参考文献 https://m.aliyun.com/yunqi/articles/68435 http://blog.csdn.net/zhuxiaoyang2000/article/details/5
前几天,谷歌推出了windows对tensorflow的支持,我参考下面两篇博文来安装了我的tensorflow。
当用户提交一些机器学习任务时,往往需要大规模的计算资源,但是对于响应时间并没有严格的要求。在这种场景下,首先使用腾讯云的batch-compute(批量计算)产品来自动化提交用户的任务,然后使用分布式+gpu的方式解决算力问题,在任务完成后通知用户,是一个可行的解决方案。 本文将分成2部分:首先通过一个demo介绍上述过程的实现,从仅使用gpu、不考虑并行的简单情况开始,扩展至并行+gpu的情况,并简要介绍batch-compute的使用方法;然后介绍一些技术的实现原理(部分资料来源于知乎和博客,仅供参考
我们在前文介绍过,微软 ZeRO 可以对一个万亿参数模型可以使用 8 路模型并行、64 路管道并行和 8 路数据并行在 4,096 个 NVIDIA A100 GPU 上进行扩展。
当用户提交一些机器学习任务时,往往需要大规模的计算资源,但是对于响应时间并没有严格的要求。在这种场景下,首先使用腾讯云的batch-compute(批量计算)产品来自动化提交用户的任务,然后使用分布式+gpu的方式解决算力问题,在任务完成后通知用户,是一个可行的解决方案。
cupy,一种类似numpy,使用CUDA的GPU硬件加速 一般需要有cuda才可以使用,但是很多时候会错误安装,造成以下报错:
记录一下安装win10+GeForce GTX1060+CUDA 9.0+cuDNN7.3+tensorflow-gpu 1.12.0+python3.5.5
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。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/140952.html原文链接:https://javaforall.cn
本文介绍了如何在CentOS 7上安装NVIDIA CUDA工具包以及CUDNN,并使用Docker和Nvidia-Docker来安装深度学习环境。通过这些环境,可以方便地运行深度学习模型的训练、测试和部署。
我们先回忆一下目前的前向图,replicate 调用了Broadcast.forward,同时往其context 存储了input_device和num_inputs。
我们在前文介绍过,微软 ZeRO 可以对一个万亿参数模型可以使用 8 路模型并行、64 路管道并行和 8 路数据并行在 4,096 个 NVIDIA A100 GPU 上进行扩展。而FSDP(Fully Sharded Data Parallel)是Facebook 深度借鉴微软ZeRO之后提出的PyTorch DDP升级版本,可以认为是对标微软 ZeRO,其本质是 parameter sharding。Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上。我们会以 Google,微软和 Facebook 的论文,博客以及代码来进行学习分析。
有同学问:NVIDIA手册上说Tesla P100用sp做半精度,理论计算能力是单精度的一倍,我在Tesla V100上用非tensor core测试,半精度并不如单精度。不知道是p100是不是也这样?
首先,我们需要对一种深度学习模型很熟悉,这样我们就可以找到其性能瓶颈,并查看在我们进行了优化之后有多大的提升。我们可以使用内置的 PyTorch 分析器,也可以使用通用的 python 分析器。我们将同时考察这两种方法。
数据较多或者模型较大时,为提高机器学习模型训练效率,一般采用多GPU的分布式训练。
在超网络训练架构参数过程中,两个节点之间是八个操作同时作用的, skip connections 作为操作的其中一员,相较于其他的操作来讲是起到了跳跃连接的作用。在ResNet 中已经明确指出了跳跃连接在深层网络的训练过程中中起到了良好的梯度疏通效果,进而有效减缓了梯度消失现象。因此,在超网络的搜索训练过程中,skip connections可以借助其他操作的关系达到疏通效果,使得 skip connections 相较于其他操作存在不公平优势。
索尼的研究人员宣布了训练ImageNet / ResNet 50的新纪录,通过使用2100个NVIDIA Tesla V100 Tensor Core GPU,仅用224秒(3分44秒)就可以获得75%的准确率,对于ResNet-50来说这是训练时间是最短的。
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
我也是偶然在知乎的一个问题下看到这个问题,大概就是说在使用apex的LayerNorm/RMSNorm的时候可以打开这个api的memory_efficient开关,这个开关可以在速度和精度无损的情况下节省网络训练的显存占用。感觉比较有趣,我就研究了一下,因此也就有了这篇文章。
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。
在这篇文章中,我们介绍了 HugeCTR,这是一个面向行业的推荐系统训练框架,针对具有模型并行嵌入和数据并行密集网络的大规模 CTR 模型进行了优化。
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刚刚,索尼在arXiv上发文宣布:他们用224秒在ImageNet上完成了ResNet-50训练,没有明显的准确率损失。
https://ark.intel.com/content/www/cn/zh/ark/products/133293/intel-z390-chipset.html
PyTorch 2.0 发布也有一段时间了,大家是不是已经开始用了呢? PyTorch 2.0 通过引入 torch.compile,可以显着提高训练和推理速度。 与 eagerly 模式相反,编译 API 将模型转换为中间计算图(FX graph),然后以某种方式将其编译为低级计算内核,这样可以提高运行速度。
因为在深度学习提出这个方法的人,想和传统方法区分开。难例挖掘,机器学习学习中尤其是在svm中早就已经使用,又称为bootstrapping。
这里主要针对其实例视差深度估计, Instance Disparity Depth Estimation进行分析
我们要明确任务是通过一个文本序列(分词后的序列)去预测下一个字出现的概率,tensorflow代码如下:
在开篇之初,我们提到了最简单的AI算法:线性回归 (Linear Regression)。让我们重温一下一元线性回归算法的公式:
之前看我司的 如何实现一个高效的Softmax CUDA kernel?多少还是有些细节没有理解,恰好最近要做一个类似的 Reduce+Scale Kernel,原理机制还是比较相似的,所以翻出来重新理解一下。
【GiantPandaCV导语】忙完手头工作,就赶紧来过了一遍 H100 白皮书。下面我就以框架开发和炼丹师的角度谈谈 H100 的一些新特性,如有说错的地方还望指正。
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。
过去半年,由ChatGPT引领的生成式大型语言模型技术,以其强大的「通用性」彻底颠覆了AI世界,普通人也可以很容易地使用AI工具来进行摘要、灵感创作、辅助编程、多语言翻译等任务。
在大规模训练 AI 模型是一项具有挑战性的任务,需要大量的计算能力和资源。同时,处理这些非常大模型的训练也伴随着相当大的工程复杂性。PyTorch FSDP,在 PyTorch 1.11 中发布,使这变得更容易。
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