图片本实践采用TACO Train AI中的HARP、LightCC优化技术，通过无侵入式方式，对Horovod分布式训练框架进行优化加速。...过程中通过不同训练模型，不同Batch-Size，验证TACO在训练速度上的优化效果。...开通完毕后，在GPU CVM控制台上，新建弹性网卡ENI。...HARP环境curl -s -L http://mirrors.tencent.com/install/GPU/taco/taco_setup.sh | sudo bash图片重启CVM通过以下命令，检查大页内存及用户态协议栈配置执行以下命令...基于这个问题TACO提出了topk压缩算法，也就是LightCC优化，将梯度进行压缩，降低每次的通信量，并基于算法提供补偿方式，在对模型的训练精度影响很小的前提下，大大提升分布式训练的性能。
Transformer 架构：Transformer 是一种自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的神经网络架构，广泛应用于自然语言处理领域的大模型中。...这些技术和策略共同支持了大模型的开发和应用，使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。然而，大模型也带来了训练成本、计算资源和数据隐私等方面的挑战。 什么是大模型的参数？...模型参数是指在机器学习和深度学习模型中可学习的权重和偏置等变量。在训练过程中，通过优化算法（如梯度下降）来调整这些参数，以最小化模型预测值与实际值之间的差距。...模型并行 模型并行（Model Parallelism）：在模型并行中，模型被分割成多个部分，每个部分在单独的计算设备上运行。这种方法适用于无法放入单个设备内存的大型模型。...在数据并行训练中，AllReduce 用于在计算设备之间同步权重梯度更新。常用的 AllReduce 实现有 NVIDIA NCCL、Intel MPI、OpenMPI 等。
由于消息传递程序设计要求用户很好地分解问题，组织不同控制流间的数据交换，并行计算粒度大，特别适合于大规模可扩展并行算法。 MPI 是基于进程的并行环境。...因此，OpenMPI 能够从高性能社区中获得专业技术、工业技术和资源支持，来创建最好的 MPI 库。OpenMPI 提供给系统和软件供应商、程序开发者和研究人员很多便利。...以 Horovod 为例： Horovod 在进行容错 AllReduce 训练时，除了启动 worker 进程外，还会启动一个 driver 进程。...这个 driver 进程用于帮助 worker 调用 gloo 构造 AllReduce 通信环。...rank应该在哪个host上的哪个slot之上运行； get_run_command 获取到可执行命令； slot_info_to_command_fn 来得到在slot之上可执行的 slot command
AI科技评论了解到，近年来在 ImageNet 的竞赛中，CNN 的网络结构在不断加深（比如微软亚洲研究院的 152 层深度残差网络），错误率则逐步下降。...百度通过借鉴这一研究进展，将深度学习在图像识别领域的进展应用于语音识别，尝试将 Deep CNN 架构配合 HMM （隐含马尔科夫模型）语音识别系统，也呈现出很好的表现。...这也让端到端的深度学习算法成为语音识别提升最重要的手段之一。...（AI科技评论按：HPC 指的是使用多处理器或某一集群中的数台计算机搭建的计算系统与环境，百度所应用的 HPC 技术实际上是 OpenMPI Ring Allreduce的修改版本。）...该算法以库和 Tensorflow 补丁的形式向开发者开源，分别为 baidu-allreduce 和 tensorflow-allreduce，目前已在 GitHub 上线。
例如，在NLP领域，预训练大模型共享了预训任务和部分下游任务的参数，在一定程度上解决了通用性的难题，可以被应用于翻译，问答，文本生成等自然语言任务。...二、什么是大模型 TensorFlow在推荐系统中的分布式训练优化实践随着美团业务的发展，推荐系统模型的规模和复杂度也在快速增长，具体表现如下： 训练数据：训练样本从到百亿增长到千亿，增长了近10倍。...在实现上 推理服务在运行时 也会访问ps （distributed inference），根据 ID feature 查询对应的 embedding 向量。...是一个一维向量。...三、大了难在哪 内存墙。在计算过程中，神经网络模型每一层的卷积或者全连接计算，都会把权重W_m长期保存下来，用作网络的权重参数更新（静态内存）。
CPU、GPU 和 TPU 在神经网络中的计算方法，因此网络越简单就越好懂) 整套计算大概分四个步骤： 提取黑白图像的像素矩阵 (28×28)，重塑 (reshape) 成向量 X 用权重 W 乘以...MXU 负责矩阵乘法，VPU 负责向量转换向量，比如 relu 和 softmax。 但在神经网络中矩阵乘法还是计算量最大的部分，因此我们注意力放在 MXU 上。...2.3 环形 Reduce 对于含有庞大参数的神经网络，我们在反向传播计算梯度时用于随机梯度下降算法 (Stochastic Gradient Descent, SGD) 时，一定要用分布式算法，假设有...为了解决这样的问题，百度提出了一种 Ring AllReduce 的算法。...明确 TPU 就是为了处理张量乘法后，工程师便可 设计 bfloat16 数据格式可以在不影响精度的情况减少内存 用脉动数组的方式来计算矩阵乘法从而提高吞吐量 用 Ring AllReduce 算法来平均梯度值从而减少通信量
在 ring-allreduce 算法中，每个 N 节点与其他两个节点进行 2*(N-1) 次通信。在这个通信过程中，一个节点发送并接收数据缓冲区传来的块。...答案就是：Tensor Fusion，一种在执行 Horovod 的 ring-allreduce 之前先融合张量的算法。...确定要减少哪些向量。首先选择几个在缓冲区（buffer）中适用且具备同样的数据类型的张量。 2. 为未分配的张量分配融合缓冲区（fusion buffer）。默认的融合缓冲区大小是 64 MB。...在融合缓冲区上执行 allreduce 操作。 5. 将融合缓冲区中的数据复制到输出张量中。 6. 重复直到该循环中没有需要减少的张量。...我们希望在更多形式的硬件上应用更大的模型。 我们希望 Horovod 的简洁性可以使大家采用分布式训练，更好地利用计算资源用于深度学习。 ?
这实际上是因为机器资源不仅是用于计算，也用于IO和通信。 如之前所说，分布式机器学习中各个worker还需要对梯度信息进行同步，而随着机器数量的增多，通信的开销也会逐渐增大，导致最终的加速比不符预期。...实际上，Ring AllReduce算法在高性能计算领域中已经有了比较长的历史，OpenMPI中至少在2007年就有了关于其的开源实现。...直到2016年，百度的研究人员首次尝试将Ring AllReduce算法应用到深度学习领域内，并在很多问题上取得了明显比PS架构更显著的加速效果，在深度学习领域取得了广泛的关注。...二是对于大量的计算逻辑进行优化，以降低样本处理的时间，对样本处理相关模块进行重构，向量化处理并且从trainer中解耦，利用Connectors多进程多cpu优势并行处理。...图28 大batch size导致精度降低 那么，为什么大的batch size会导致精度损失呢？有一些工作在进行探讨和寻找解决办法。
常见的因果建模方法主要包含Meta-Learner、深度表征学习和Tree-Base算法三大类。其中以因果树为代表的Tree-Base算法泛化性强，适用于多种业务场景。...分布式因果森林框架 因果森林算法的提出引发了Tree-Base算法应用于因果建模的研究热潮，众多学者相继在因果森林的基础上提出了多种多样的改进算法。...直方图算法：直方图的主要思想是将连续特征离散化到最大k个桶中，同时构造一个宽度为k的直方图。在遍历样本时，以离散化值为索引在直方图中累积统计量。...受限于篇幅，预排序算法与直方图算法的差异这里不再赘述。最终我们选择了直方图算法方案，这也意味着需要在框架中采样计算直方图和特征离散化的环节。 AllReduce Or MapReduce ？...因此，整个树模型的结构其实非常清晰，innerNode存储特征split信息，leafNode存储输出向量。除此之外还包含gain、impurity、count等属性用于计算特征重要性。
凭借其对 TensorFlow、PyTorch 等主流深度学习框架的支持，以及通信优化等特点，Horovod 被广泛应用于数据并行的训练中。...由于消息传递程序设计要求用户很好地分解问题，组织不同控制流间的数据交换，并行计算粒度大，特别适合于大规模可扩展并行算法。 MPI 是基于进程的并行环境。...因此，OpenMPI 能够从高性能社区中获得专业技术、工业技术和资源支持，来创建最好的 MPI 库。OpenMPI 提供给系统和软件供应商、程序开发者和研究人员很多便利。...我们可以轻松地在 Kubernetes 上运行 allreduce 样式的分布式训练。在操作系统上安装ksonnet 后，可安装 MPI Operator。...mpi-operator 主要用于 allreduce-style 的分布式训练，因为 mpi-operator 本质上就是给用户管理好多个进程之间的关系，所以天然支持的框架很多，包括 Horovod，
Milvus 目标单一：存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习 (ML) 模型生成的海量嵌入向量。 作为一个专门设计用于处理输入向量查询的数据库，它能够索引万亿规模的向量。...与现有的关系数据库主要处理遵循预定义模式的结构化数据不同，Milvus 是自下而上设计的，用于处理从非结构化数据转换而来的嵌入向量。...image.png 由于 Milvus 专注于向量检索，因此它拥有高性能在海量数据集上进行向量检索的能力，并且有完善的文档支撑，因此在本教程中利用 Milvus + BERT 搭建非传统意义上的法律文书搜索引擎...wget https://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.0.2/milvus-standalone-docker-compose.yml...下一步，结合两个服务，将法律文书转化为向量导入 Milvus。
算法应用于半精度模型训练造成很大的精度损失，这是由于乘以LARS系数后, 很多参数因半精度数值表示范围较小而直接归0。...方式，然而目前流行的NCCL2或baidu-allreduce中的Allreduce采用的基于环形拓扑的通信方式，在超大规模GPU集群场景下数据通信会有很大的延时开销。...机智团队进一步将Allreduce算法进行了改进，并成功的部署在1024+GPUs的异构集群中，达到了理想的扩展效率。...在我们的实验环境中，使用Ring Allreduce传输方式，测试不同数据包大小传输耗时如下图所示。从图中可以看出，Ring Allreduce的时间开销会随着GPU个数的增加而显著增大。...（3） GDR技术加速Ring Allreduce：在前述方案的基础上，将GDR技术应用于跨节点Ring，这减少了主存和显存之间的Copy操作，同时为GPU执行规约计算提供了便利； 注：GDR（GPU
AllReduce通信库 是深度学习领域常用的集合通信库之一，主要用于在分布式系统中实现节点间的高效数据同步和规约操作。...以下是关于AllReduce通信库的一些详细介绍： 一、定义与作用 定义：AllReduce是一种集体通信算法，用于在分布式系统中将所有节点的数据进行规约（如求和、最大值等）操作，并将规约后的结果广播给所有节点...作用：在深度学习训练中，AllReduce通信库能够高效地同步各节点的梯度信息，提高分布式训练的收敛速度和效率。...三、AllReduce通信算法 AllReduce通信算法有多种实现方式，其中两种常见的算法是Ring AllReduce和Having-Doubling（或称Halving-Doubling）。...通过进一步的实验和优化，相信这一方案能够在实际应用中发挥重要作用。 一种并行能力更强、具有更好兼容性的大语言模型（ LLM ）分布式推理范式。该范式专为弱算力、小显存环境设计。
，消除内核协议栈中耗时及占用 CPU 较高的多次内存拷贝操作。...只要安装了k8s，就可以在本地、机房、云环境中任意部署。...安装成功之后，worker 节点上可以看到如下 pod， 3、所有的 worker 节点配置大页内存 // 配置命令详见评论区文档，此处无效 kind: Service metadata: name...HARP 使用 pod 需要配置 privileged 权限，否则 HARP 无法读取配置文件 需要给pod配置大页内存：hugepages-1Gi。...=1 -x LIGHT_TOPK_ALLREDUCE=1 -x LIGHT_TOPK_THRESHOLD=2097152 -x LIGHT_INTRA_SIZE=8 -x LD_LIBRARY_PATH
它们可用于实现复杂巧妙的算法，例如在百度的 DeepSpeech或 Facebook 的大规模实验中使用的算法。 0x05 集合通信 以下是集合通信的示意图。...allreduce(send, recv) 函数的签名与 PyTorch 中 函数的签名略有不同。...MPI是一个可选的后端，只有从源代码构建PyTorch时才能包含它（例如，在安装了MPI的主机上编译PyTorch）。 8.1.2 使用哪个后端？ 过去，人们经常会问：“我应该使用哪个后端"？...在我们的例子中，我们将使用没有GPU 支持的Open-MPI ： conda install -c conda-forge openmpi。...环境变量 在本教程中，我们一直在使用环境变量初始化方法 。此方法将从环境变量中读取配置，允许完全自定义获取信息的方式。
在 embedding lookup 最后这块，每个设备都驻留着一个 embedding tables 的向量，用于 mini-batch 中的所有样本，需要沿着 min-batch 的维度进行拆分并于对应设备通信...在 PyTorch 中，数据并行性通过 nn.DistributedDataParallel 和 nn.DataParallel 模块在每个设备上复制模型并插入 allreduce 与必要性依赖。...在 Caffe2 中，我们在梯度更新之前手动插入 allreduce。 ▌Data 搞了三个数据集，随机集、人造集和公开数据集。...给定固定数量的唯一访问，input trace 越长将导致在算法1中分配给它们的概率越低，这将导致算法2要更长的时间取得完整分布支撑集。...算法1和算法2设计过去用于更精确的缓存模拟，但是它们表明一般概念，那就是概率分布可以怎样用来生成具有期望属性的 synthetic traces。 ? 3.
在两种集群中，每台物理机器都配备 8 个 GPU，同一台机器中的所有 GPU 通过 PCIe 连接，集群中的所有机器通过 56Gbps InfiniBand 连接，这些机器共享分布式文件系统，用于训练数据集管理...Ring-Based AllReduce 高效的 allreduce 算法和实现对于分布式 DNN 来说非常重要。...ring-based allreduce [24] 是一种以固定通信成本执行 allreduce 的算法，通信成本按每个 GPU 迁出／入的数据量来衡量。 ?...在（a）中，全部 16 个 GPU 按逻辑环路（logical ring）排列。在（b）中，16 个 GPU 被分为 4 组，每一组的 master GPU 构成 allreduce 的逻辑环路。...Momentum SGD Correction 算法如下所示： ? 研究者在 System-I 中实现了 CSC，并评估了其在 Alexnet 和 ResNet-50 训练中的性能。
LocalizedSlotEmbeddingHash：同一个槽（特征域）中的特征会存储在一个GPU中，这就是为什么它被称为“本地化槽”，根据槽的索引号，不同的槽可能存储在不同的GPU中。...在嵌入查找过程中，属于同一槽的稀疏特征输入在分别转换为相应的密集嵌入向量后，被简化为单个嵌入向量。然后，来自不同槽的嵌入向量连接在一起。这个就是前面提到的combiner操作。...【技术干货】聊聊在大厂推荐场景中embedding都是怎么做的 ctr预估算法对于序列特征embedding可否做拼接，输入MLP?...介绍与Pytorch代码解释 https://docs.nvidia.com/deeplearning/nccl/user-guide/docs/usage/operations.html 带你认识大模型训练关键算法...：分布式训练Allreduce算法
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