在我做过的大部分编程工作都习惯于快速反馈。如果有程序不工作了，你可以在数秒或数分钟内做出改变并查看有没有奏效。收集证据是很简单的工作。实际上，在快速反馈的情况下，收集证据可能比作出假设要简单得多。...换句话说，在快速反馈的情况下，你可以通过尝试而不是仔细考虑并迅速地缩小假设空间。 但当单次运行时间达到 10 小时的时候，尝试和反馈的策略很容易使你浪费很多的时间。...另一件有助于从运行中获得更多信息的事情是，花时间尝试和提前预测失败。 多亏了事后偏见，在回顾实验过程时往往很容易发现失败原因。但是真正令人挫败的是在你观察之前，失败模式就已经很明显了。...只有在并行运行大量计算的时候，谷歌云虚拟机才是更加划算的，因为你可以在单个大型虚拟机上堆栈。...我们并不知道有多少运算不能在 GPU 上并行化运行，但为了安全起见，我们可以手动回退 CPU： gpu_name = tf.test.gpu_device_name() device = gpu_name
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？...因此，这也就是为什么两个线程一起执行反而更加慢的原因，因为同一时刻，只有一个线程在运行，其它线程只能等待，即使是多核CPU，也没办法让多个线程「并行」地同时执行代码，只能是交替执行，因为多线程涉及到上线文切换...（在多核环境下，不适用此规则）。...知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？...（在多核环境下，不适用此规则）。
在过去，TensorFlow 1.x + Keras存在许多已知问题： 使用TensorFlow意味着要处理静态计算图，对于习惯于命令式编码的程序员而言，这将感到尴尬且困难。...TensorFlow 2.0建立在以下关键思想之上： 让用户像在Numpy中一样急切地运行他们的计算。这使TensorFlow 2.0编程变得直观而Pythonic。...我目前是在Windows10上面，使用conda管理的python环境，通过conda安装cuda与cudnn（GPU支持），通过pip安装的tensorflow2.0。...经过尝试只是最简单地安装方式，无需配置复杂环境。...下面以windows版本做演示：一下均在命令行操作 1.1.0 新建TF2.0 CPU环境（使用conda 新建环境指令 python=3.6表示在新建环境时同时python3.6） conda create
机器之心报道 编辑：张倩 在强化学习研究中，一个实验就要跑数天或数周，有没有更快的方法？...WarpDrive 还利用 GPU 的并行能力，并行地运行模拟和每次模拟中的智能体。综合来看，这些设计选择使得运行数千个并发模拟成为可能，每个模拟包含数千个智能体，在非常大的批次上进行训练。...CUDA 程序也被称为计算 kernel。CUDA API 可以直接访问 GPU 的虚拟指令集和并行计算元素。 GPU 的一个关键特性是它们可以并行运行许多计算线程。...WarpDrive 的采样器在每个智能体线程上并行运行，运行速度比等效的 PyTorch 实现快 2 倍。详见实验部分。 4. 在 GPU 中，研究者并行执行多个环境副本。...每个环境运行在一个单独的线程块上。由于一个典型的 GPU 有数千个块，在一个 GPU 上并行执行数千个环境也是可行的。 5. 任何环境都可能达到终端状态并被「完成」。
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？...按理来说，两个线程同时并行地运行在两个 CPU 之上，时间应该减半才对，现在不减反增。 是什么原因导致多线程不快反慢的呢？...因此，这也就是为什么两个线程一起执行反而更加慢的原因，因为同一时刻，只有一个线程在运行，其它线程只能等待，即使是多核CPU，也没办法让多个线程「并行」地同时执行代码，只能是交替执行，因为多线程涉及到上线文切换...（在多核环境下，不适用此规则）。...还真有人这么干多，但是结果令人失望，在1999年Greg Stein 和Mark Hammond 两位哥们就创建了一个去掉 GIL 的 Python 分支，在所有可变数据结构上把 GIL 替换为更为细粒度的锁
串行采样最简单，因为整个程序在一个 Python 进程中运行，且有利于 debug。...环境交互采样图示。（左）串行：智能体和环境在一个 Python 进程中执行。（中）并行-CPU：智能体和环境在 CPU 上运行（并行 worker 进程）。...（右）并行-GPU：环境在 CPU 上运行（并行 worker 进程），智能体在核心进程上运行，以保证分批动作选择。...每个 Python 进程运行一个完整 sample-algorithm 栈副本，「同步」则通过 PyTorch 中的 DistribuedDataParallel 在反向传播过程中隐式地实现。...当串行程序流畅运行时，探索更复杂的基础架构就很轻松了，如并行采样、多 GPU 优化和异步采样，因为它们大致上是基于相同的接口构建的。最优配置取决于具体的学习问题、可用的计算机硬件和运行实验的数量。
OneFlow的特点就是追求极致的性能，而且是分布式多机多卡环境下的横向扩展性。...OneFlow在企业级大规模应用上是称得上遥遥领先的： （1）分布式最容易使用，用户在写程序的时候是感受不到多机和单机的区别的； （2）OneFlow支持数据并行，模型并行和流水并行，而其它框架只支持最容易支持的数据并行...OneFlow内部会高效可靠地解决 数据并行中的数据切分 、模型并行中的模型切分 、串行逻辑 等问题。...端用户的控制逻辑跟OneFlow运行时的执行图是并行执行的，同时OneFlow有一套互斥临界区的设计保证执行的高效性和正确性； 数据加载部分无论是从磁盘读数据还是从python端喂数据，OneFlow都能保证尽可能并行...但在OneFlow中，以上的这些并行并发特性，都是在这一套简洁的Actor机制下实现的，解决了令人头秃的callback hell问题。
我想问一下，学习TensorFlow有什么学习曲线，有没有什么实战的案例？另外在集群模式支持的是不是友好，和Spark集成是不是友好？或者有没有这方面的规划。 书中有特别多的实战例子，欢迎购买！...还有TensorFlow1.0中加入了XLA，我理解为能把代码翻译成特定的GPU或x86-64的运行代码，是不是只有在做代数运算时才会用上XLA？...其实一个in-graph就是模型并行，将模型中不同节点分布式地运行；between-graph就是数据并行，同时训练多个batch的数据。...现在学习TensorFlow有没有合适的数据可以使用的？ TensorFlow中自带了MNIST和CIFAR数据的下载程序，其他常用的，比如ImageNet,Gigaword等数据集需要自己下载。...本书结合了大量代码实例，深入浅出地介绍了如何使用TensorFlow、深度剖析如何用TensorFlow实现主流神经网络、详述TensorBoard、多GPU并行、分布式并行等组件的使用方法。 ?
，策略神经网络运行在GPU上，为了提高wall clock速度，开发者往往使用多个线程并行运行多个环境。...不仅可以避免在CPU和GPU之间传输数据以节省时间，如果使用JAX原语来编写环境程序，还可以使用JAX强大的vmap函数来立即创建环境的矢量化版本。...；在A100上使用Gymnax，在2k 环境下并行运行只需要0.05秒，加速达到1000倍！...这些实验结果显示了多个数量级的改进，使学术研究人员能够在有限的硬件上高效地运行超过数万亿帧的实验。 在JAX中端到端地进行所有操作有几个优势： 在加速器上的矢量化环境运行速度更快。...GPU 上运行，在此之前，这种跨设备的并行化和向量化，尤其是在设备内部的并行化和向量化，是一个非常令人头疼的问题。
它可以在一种操作系统里面运行另一种操作系统，但它的缺点很多：资源占用多、冗余步骤多、启动慢等等。 Docker是一种全新的虚拟化方式。...有没有办法把修改好的容器作为基础镜像，以后需要创建容器的时候都使用这个新的镜像呢？通过命令 docker commit [CONTAINER] 可以提交容器副本，制作属于你自己的镜像。...只要在定义好此操作之后，你就可以预期，无论什么时候你运行这个文件，由Dockerfile中定义的应用程序环境的构建都会执行完全相同的操作。...启动环境设置 在输入名称和描述后，datmo将询问是否要设置环境 - 输入y并按enter。 5. 选择系统驱动程序（CPU或GPU） 然后，CLI将询问希望为您的环境选择哪些系统驱动程序。...如果不打算使用GPU，请选择cpu。 6. 选择一个环境 接下来，你将从众多预打包环境中选择一种。只需在提示中回复您要使用的环境的编号或ID。 7.
它可以在一种操作系统里面运行另一种操作系统，但它的缺点很多：资源占用多、冗余步骤多、启动慢等等。 Docker是一种全新的虚拟化方式。...有没有办法把修改好的容器作为基础镜像，以后需要创建容器的时候都使用这个新的镜像呢？通过命令 docker commit [CONTAINER] 可以提交容器副本，制作属于你自己的镜像。...只要在定义好此操作之后，你就可以预期，无论什么时候你运行这个文件，由Dockerfile中定义的应用程序环境的构建都会执行完全相同的操作。 ...启动环境设置 在输入名称和描述后，datmo将询问是否要设置环境 - 输入y并按enter。 5. 选择系统驱动程序（CPU或GPU） 然后，CLI将询问希望为您的环境选择哪些系统驱动程序。...如果不打算使用GPU，请选择cpu。 6. 选择一个环境 接下来，你将从众多预打包环境中选择一种。只需在提示中回复您要使用的环境的编号或ID。 7.
Dask 由两部分组成： 用于并行列表、数组和 DataFrame 的 API 集合，可原生扩展 Numpy 、NumPy 、Pandas 和 scikit-learn ，以在大于内存环境或分布式环境中运行...Dask 集合是底层库的并行集合（例如，Dask 数组由 Numpy 数组组成）并运行在任务调度程序之上。...这些库是在大数据用例变得如此普遍之前开发的，没有强大的并行解决方案。Python 是单核计算的首选，但用户不得不为多核心或多计算机并行寻找其他解决方案。这会中断用户体验，还会让用户感到非常沮丧。...| Coiled 由 Dask 维护人员（例如 Dask 项目主管和前 NVIDIA 员工 Matthew Rocklin）创立的 Coiled 提供围绕 Dask 的托管解决方案，以在云和企业环境中轻松运行...Dask 可以启用非常庞大的训练数据集，这些数据集通常用于机器学习，可在无法支持这些数据集的环境中运行。
CUDA是英伟达提供给开发者的一个GPU编程框架，程序员可以使用这个框架轻松地编写并行程序。...一般使用CUDA_VISIBLE_DEVICES这个环境变量来选择某张卡。如选择5号GPU卡运行你的程序。...Numba并不能加速程序，有可能速度更慢，而且在模拟器能够运行的程序，并不能保证一定能在真正的GPU上运行，最终还是要以GPU为准。...Thread层次结构 前面的程序中，核函数被GPU并行地执行了2次。...在进行GPU并行编程时需要定义执行配置来告知以怎样的方式去并行计算，比如上面打印的例子中，是并行地执行2次，还是8次，还是并行地执行20万次，或者2000万次。
项目灵感正是来自于之前的明星项目——llama.cpp 首先，在PyTorch中训练一个较小的Llama 2模型。 然后，用500行代码在纯C环境下进行推理，并且无需任何依赖项。...在云Linux开发环境中，Karpathy用一个维度为288、6层、6头的模型（约1500万参数）在fp32下以约100 tok/s的速度进行推理，而这也与M1 MacBook Air上的运行情况大致相同...感受魔力 在C中运行一个baby Llama 2模型前，首先需要一个模型检查点。...（论如何在不下载200MB数据的情况下运行测试。） 待办事项 - 为什么SentencePiece无法正确地迭代解码？...- 希望能够删除run_wrap.py文件，直接使用C代码转换为字符串 -是否支持多查询的功能？对于在CPU上运行的较小模型似乎用处不大？
充分利用多 GPU 机器 现在我们具体来看如何在多 GPU 上训练模型。 在多 GPU 服务器上训练 PyTorch 模型的首选策略是使用 torch.nn.DataParallel。...下图很好地解释了 DataParallel 的行为： ? 使用 torch.nn.DataParallel 的前向和后向传播。 在前向传播的第四步（右上），所有并行计算的结果都聚集在 GPU-1 上。...但我们可以确保内存负载在 GPU 中更均匀地分布。 多 GPU 机器上的均衡负载 解决办法是把每部分输出保留在其 GPU 上，而不是将它们聚集到 GPU-1 上。...改写 Python 训练脚本以适应分布式训练 首先我们需要改写脚本，从而令其可以在每台机器（节点）上独立运行。...为了运行脚本，我们将使用 PyTorch 的 torch.distributed.launch 工具。它将用来设置环境变量，并用正确的 local_rank 参数调用每个脚本。
在本章中，我们将看到如何使用 TensorFlow 在多个设备（CPU 和 GPU）上分配计算并将它们并行运行（参见图 12-1）。...这不仅可以节省大量时间，还意味着您可以更轻松地尝试各种模型，并经常重新训练模型上的新数据。 还有其他很好的并行化例子，包括当我们在微调模型时可以探索更大的超参数空间，并有效地运行大规模神经网络。...我们先从一台机器上的几个 GPU 上并行化简单图形开始。 一台机器上多设备 只需添加 GPU 显卡到单个机器，您就可以获得主要的性能提升。 事实上，在很多情况下，这就足够了。...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。...管理 GPU 内存 默认情况下，TensorFlow 会在您第一次运行图形时自动获取所有可用 GPU 中的所有 RAM，因此当第一个程序仍在运行时，您将无法启动第二个 TensorFlow 程序。
当时GPU利用率100%的情况基本是仅存于一块显卡塞4、5个不费显存的小任务的情况。 在比较极端的情况下，甚至GPU的利用率会降到10%以下，就像这样： ?...不要急，我们来放大一下那些gpu利用率只有30%几的代码在训练时的gpu利用率的变化情况（好像句子有点长 watch -n 0.1 nvidia-smi ?...ps:（可能掉帧太严重了看着不连贯╮(￣▽￣"")╭，建议在自己的机器上试一下，会直观的多～） 看！是不是一下子就发现问题啦？...那么有没有什么办法降低cpu时间，提高gpu时间呢？...有没有办法消除掉呢？·当然有，那就是 tf.data TF的dataset API可以说让人又爱又恨了，它确实看似提供了一种把整个预处理都搬进计算图进行并行化处理的途径，但是！
根据现有测试结果，使用 EnvPool 并行运行多个强化学习环境，能在正常笔记本上比主流的 Python Subprocess 解决方案快近 3 倍；使用多核 CPU 服务器能够达到更好的性能。...基准测试中能快近三倍！...标准测试结果表明，对于数量稍大（比如超过 32）的并行环境，Subprocess 的运行效率十分堪忧。...EnvPool 由于采用了 C++ 层面的并行解决方案，并且大部分强化学习环境都使用 C++ 实现来保证运行效率，因此只需要在 C++ 层面实现接口即可完成高效的并行。...为了验证上述结果的真实性，我们尝试着运行了一下在 EnvPool README 提供的 colab 示例： Pong：https://colab.research.google.com/drive/1iWFv0g67mWqJONoFKNWUmu3hdxn_qUf8
具体地说，一些群集的节点每N小时出现一次故障，出现的问题包括布线问题（其中N小得不合理）、GPU硬件错误等。 更令人惊讶的是，同一提供商的每个群集在鲁棒性方面也可能存在很大差异。...最令人沮丧的是什么？几乎不可能真正提前判断，特别是在万事俱备的情况下，人们将获得什么样的硬件，以及体验的鲁棒性/容错性如何？...因此，必须在不同的集群中实际设置新环境的概念，对我来说是陌生的。 在当今世界，拥有多个加速器池集群似乎是不可避免的，除非一个加速器池专门在一个地点建设大量加速器池。...更具体地说，GPU供应（或缺乏）也自然导致了这种集群式采购模式，在这种模式下，事物本质上是支离破碎的。 训练大型模型还需要大量的数据，即使只是移动它们也会造成许多不便。...庆幸的是，我和团队中的许多人，在我们的ML职业生涯中积累了相当多的这种直觉，以便在相当短的时间内将得到正确结果。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
