0x02 卸载策略 ZeRO-Offload旨在通过在训练期间将一些模型状态从GPU卸载到CPU内存，从而在单个或多个GPU上实现高效的大型模型训练。...如前所述，模型状态：参数、梯度和优化器状态，是大型模型训练中内存瓶颈的主要来源。通过将这些模型状态的一部分卸载到CPU，ZeRO-Offload可以训练更大的模型。然而，确定最佳的卸载策略并非易事。...有许多方法可以将模型状态卸载到CPU内存中，每一种方法在CPU计算和GPU-CPU通信方面有不同的权衡。...fp32参数保存在CPU内存中。 fp16梯度保存在CPU内存中。 所有优化器状态（如fp32动量、方差）在整体训练过程中都保存在CPU内存中。 在计算时： 我们首先通过前向传播计算损失。...ZeRO-Offload 在不同的GPU之间划分梯度和优化器状态，每个GPU将其拥有的分区卸载到CPU内存中，并在整个培训过程中保持该分区。
传统上，大语言模型（LLM）推理的高计算和内存要求使人们必须使用多个高端 AI 加速器进行训练。本研究探索了如何将 LLM 推理的要求降低到一个消费级 GPU 并实现实用性能。...然而，人们通常假设模型适合 GPU 内存，而现有的基于 offloading 的系统仍然难以使用单块 GPU 以可接受的吞吐量运行 1750 亿参数规模的模型。...在新研究中，作者专注于高吞吐量生成推理的有效 offloading 策略。当 GPU 显存不够用时，我们需要将其卸载到二级存储，通过部分加载的方式，逐段进行计算。...运行机制 通过聚合来自 GPU、CPU 和磁盘的内存和计算，FlexGen 可以在各种硬件资源限制下灵活配置。...有人用这种方法训练了一个语言模型，结果如下： 虽然没有经过大量数据的投喂，AI 不知道具体知识，但回答问题的逻辑似乎比较清晰，或许未来的游戏中，我们能看见这样的 NPC？
在深度学习模型训练过程中，在服务器端或者本地pc端，输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用top来查看CPU的线程数...GPU的内存占用率主要是模型的大小，包括网络的宽度，深度，参数量，中间每一层的缓存，都会在内存中开辟空间来进行保存，所以模型本身会占用很大一部分内存。...CPU的利用率问题 很多人在模型训练过程中，不只是关注GPU的各种性能参数，往往还需要查看CPU处理的怎么样，利用的好不好。这一点至关重要。但是对于CPU，不能一味追求超高的占用率。...遇到各自问题的网友们，把他们的不同情况，都描述和讨论了一下，经过交流，大家给出了各自在训练中，CPU，GPU效率问题的一些新的发现和解决问题的方法。...针对下面的问题，给出一点补充说明： 问题1： CPU忙碌，GPU清闲。 数据的预处理，和加载到GPU的内存里面，花费时间。
推荐系统中的点击率估计 1.2 点击率估算训练的挑战 0x02 HugeCtr 0x03 架构 3.1 CTR DL 模型 3.2 HugeCTR 架构 3.3 基于GPU的参数服务器 0x04 核心功能...它是通过在训练阶段以粗粒度、按需方式将超过 GPU 内存聚合容量的嵌入表的一个子集加载到 GPU 中来实现的。要使用此功能，您需要将数据集拆分为多个子数据集，同时从中提取唯一键集（见图 7）。...4.7 分层参数服务器 HugeCTR 分层参数服务器 (POC) 上的本地 SSD 和 CPU 内存之间实现了分层存储机制。通过这种实现，嵌入表不再需要存储在本地 CPU 内存中。...每个工作器每次从其分配到的数据集文件中读取一个批次。收集器会将收集到的数据记录分发到多个 GPU。所有的工作人员、收集器和模型训练作为不同的线程在 CPU 上同时运行。 Figure 4....内存的数据"，"从 CPU 到 GPU 的数据传输"以及"在 GPU 上跨不同批次的实际训练"这三个阶段重叠起来。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2403.06504.pdf 痛点 在论文里研究团队提到：一种处理这样庞大模型的方法是从许多GPU中聚合设备内存。...而目前现有的方式是利用异质存储体来训练LLM，例如现行的ZeRO-Infinity技术，将LLM的参数、梯度和优化器状态从GPU内存卸载到CPU内存甚至SSD存储，并在必要时将激活（activation...）卸载到主机内存，因而能够以有限的GPU内存对参数庞大的LLM进行微调。...高阶服务器上的微调实际上并不需要将激活和优化器状态卸载到SSD（因为GPU内存容量充足），一旦移转到低阶GPU或CPU内存容量有限的环境（例如你家的台式电脑），ZeRO-Infinity就使不上力。...为此，该团队提出了Fuyou——一个低成本的训练框架，可以在低端服务器上的低端GPU和有限的CPU内存容量上实现高效的1000亿巨型模型微调。
在AI计算中，GPU服务器以其高效的并行处理能力和内存带宽，为复杂的神经网络模型提供了强大的计算支持。 ...GPU服务器的基本构成 一个典型的GPU服务器包括高性能的CPU、一个或多个GPU加速器、高速内存和存储设备等。CPU负责处理服务器的日常管理和调度任务，而GPU则负责执行大规模并行计算。...高速内存和存储设备则为这些计算提供必要的数据存储和访问支持。 在执行AI计算时，GPU服务器首先需要将训练或推理所需的数据加载到内存中。...这些梯度随后被用于更新模型参数，从而优化模型的性能。在这个过程中，GPU服务器的高速内存和并行计算能力发挥着至关重要的作用，使得模型训练能够在短时间内完成。 ...除了模型训练，GPU服务器还支持模型的推理和部署。推理是指使用训练好的模型对新数据进行预测或分类。在这个过程中，服务器将新数据输入到模型中，通过前向传播计算出模型的输出。
在此场景下，我们基于于云帆Oteam中的Light通用训练加速框架，根据广告粗排训练特性定制化地构建了GPU上同步分布式的模式进行数据并行的训练模式，将存储在HDFS上的训练数据，读取到本地，然后输入到模型中...我们在上述训练方式下，进行了系统瓶颈分析和性能优化。本系列文章对在系统中所作的部分优化进行了总结。双塔结构是广告推荐场景中采用的一种典型模型结构，如图1： ?...性能瓶颈分析 数据下载 在Baseline的实现中，数据从远端HDFS下载到本地。在Baseline实现中，使用独立的下载进程将训练数据下载到本地。...CPU效率优化 广告推荐是一个典型的CPU bound场景。当使用GPU做训练时，通常可以看到CPU利用率非常高，但GPU利用率相对较低。导致该现象的原因主要有以下几点： 1....并测试了整机上平均每卡的训练性能，如图6: ? 不同机型训练平均单卡QPS，CPU利用率，GPU利用率。数字编号越高CPU核心数越多。
它将 AI 模型的参数分片到数据并行 worker 中，并且可以选择将部分训练计算卸载到 CPU。顾名思义，FSDP 是一种数据并行训练算法。...有了 FSDP 后，我们现在可以使用更少的 GPU 更高效地训练更大数量级的模型。FSDP 已在 FairScale 库 中实现，允许工程师和开发人员使用简单的 API 扩展和优化他们的模型训练。...：将优化器状态和 FP32 模型副本卸载到 CPU（搭配–optimizer=cpu_adam） –no-reshard-after-forward：提高大型模型的训练速度（1B+ 参数），类似于 ZeRO...GPU 上，或在单个 GPU 上使用 FSDP+CPU 卸载训练 13B 参数模型的说明，请参阅 fairseq教程。...我们期待能开发出自动调优 GPU 内存使用和训练性能的算法。 除了训练之外，更具扩展性的推理 和模型服务是 FSDP 可能需要支持的一个重要用例。
在模型变得更宽的情况下，面对大规模、长时间的 GPU 训练任务，大模型训练系统的核心将是如何实现 GPU 并行计算，以实现大模型训练越快越省钱的目标。...从数学逻辑上看，模型参数越大、效果越好，这是绝对的。 与此同时，成本也再不断攀高。目前训练大模型需要成百上千、甚至上万个 GPU，如何将上万个 GPU 的成本进一步降低，挑战非常大的。...原因就在于，机器规模更大的情况下，比如 GPU 内部，GPU 内存和 CPU 之间的数据移动，或是 GPU 间的数据移动，再加上服务器实现的数据移动，会占据整个系统的大部分时间，把大部分时间都花在了数据移动上...但如果 GPU 仅 80G 内存时，万亿参数的模型则需要几十 T 的内存，这在 GPU 中是无法存放的，需要将模型切割至不同的 GPU 上再汇总结果。这种方法叫做模型并行。...但美中不足的是，英伟达 GPU 的内存有限，在这种情况下，我们能否思考如何利用 CPU 内存、NVMe内存，核心思想就是，GPU 内存放不下就移到 CPU 上，CPU 放不下就放到 NVMe 上，相当于在盖楼时
在操作系统中，当内存不足时，可以选择一些页面进行换入换出，为新的数据腾出空间。类比一下，既然是因为显存不足导致一张卡训练不了大模型，那么ZeRO-Offload的想法就是：显存不足，内存来补。...在一个典型的服务器上，CPU 可以轻松拥有几百GB的内存，而每个 GPU 通常只有16或32GB的内存。...ZeRO-Offload则是将训练阶段的某些模型状态从GPU和显存卸载到CPU和内存。...当然ZeRO-Offload并不希望为了最小化显存占用而牺牲计算效率， 否则的话还不如直接使用CPU和内存，因为即使将部分GPU的计算和显存卸载到CPU和内存，肯定要涉及到GPU和CPU、显存和内存的通信...到目前为止还都是单卡的场景，在多卡场景中，ZeRO-Offload可以利用ZeRO-2，将优化器状态和梯度进行切分，每张卡只保留，结合上ZeRO-Offload同样是将这的优化器状态和梯度卸载到内存，在
在操作系统中，当内存不足时，可以选择一些页面进行换入换出，为新的数据腾出空间。类比一下，既然是因为显存不足导致一张卡训练不了大模型，那么 ZeRO-Offload 的想法就是：显存不足，内存来补。...在一个典型的服务器上，CPU 可以轻松拥有几百 GB 的内存，而每个 GPU 通常只有 16 或 32GB 的内存。...ZeRO-Offload 则是将训练阶段的某些模型状态从 GPU 和显存卸载到 CPU 和内存。...当然 ZeRO-Offload 并不希望为了最小化显存占用而牺牲计算效率， 否则的话还不如直接使用 CPU 和内存，因为即使将部分 GPU 的计算和显存卸载到 CPU 和内存，肯定要涉及到 GPU 和...CPU、显存和内存的通信，而通信成本一般是非常高的，此外 GPU 的计算效率比 CPU 的计算效率高了好几个数量积，因此也不能让 CPU 参与过多的计算。
在训练模型过程中，细数那些完胜“CUDA 内存出错..”报错的提高内存效率技术。 提问：模型大小超过GPU 容量怎么办？ 本文的灵感来自于Yandex数据分析学院教授的“高效深度学习系统”课程。...下面来讨论一些方法，即如何利用这些方法来微调带有15亿个参数的GPT-2-XL模型。 问题的核心 首先，来了解一下将模型加载到GPU中所需GPU内存问题的实质。...算下来，必须有大约16 GB的GPU内存，才能正确地将模型加载到GPU上，在本文的例子中，GPU只有12 GB的空闲内存。看起来很不妙，对吧？...首先，用.half将它加载到GPU上，将其命名为gpu_model；其次，在CPU上，将其命名为cpu_model。...评估好GPU模型之后，将 gpu_model的梯度加载到cpu_model中，运行optimizer.step()，将更新后的参数加载到gpu_model上)； 使用batch_size=64，minibatch_size
例如，微软的 Phi-2 模型经过教科书和超高质量数据的训练，既紧凑又节能，需要更少的计算来调整和推理。 量化和剪枝等较新的技术使研究人员能够缩小庞然物模型，而不会牺牲准确性。...精明的团队将在训练期间组合和调整数据精度（FP16、FP32 等）以减少内存使用并运行更大的批次大小。管理内存分配和数据移动，使用数据预取和精细定时数据传输等技术来紧密跟踪计算可用性可能会有所帮助。...如果你有更大的 GPU 或预留了大量 GPU 容量，请务必试用 GPU 虚拟化软件。这可以让你重新利用训练模型或进行更大调整所需的宝贵且稀有的计算，以解决人工智能应用程序操作所需的更普通的模型推理。...这种方法保护了昂贵的 GPU，用于真正需要其功能的操作，同时将受 CPU 约束的工作卸载到更具成本效益的资源上。 至关重要的是，特定于 AI 的负载均衡引入了令牌管理控制的新维度。...在令牌发挥作用（语言模型）的 AI 系统中，平衡负载不仅仅关乎硬件效率。负载均衡器可以监控与 AI 作业关联的令牌使用情况，动态地重新路由请求以优化令牌消耗并防止成本超支。
系统环境 软件 版本 flask 0.12.2 gunicorn 19.9.0 CentOS 6.6 带有GPU的服务器，不能加机器 pytorch 1.7.0+cpu 因为特殊的原因这里之后一个服务器供使用...优化历程 pytorch在训练模型时，需要先加载模型model和数据data，如果有GPU显存的话我们可以将其放到GPU显存中加速，如果没有GPU的话则只能使用CPU了。...小小分析一波 现状是项目启动时就加载模型model和数据data的话，当模型数据在GPU中释放掉之后，下次再进行模型训练的话不就没有模型model和数据data了么？...所以gunicorn 相关的知识必不可少。在CPU受限的系统中采用sync的工作模式比较理想。...详情可以查看gunicorn的简单总结 问题分析，前面第一阶段直接使用torch.cuda.empty_cache() 没能释放GPU就是因为没有删除掉模型model。模型已经加载到了GPU了。
嵌入式缓存可以直接加载到GPU内存之中。因此，它为模型提供了嵌入向量查找功能，从而避免了从参数服务器传输数据（CPU 和 GPU 之间传输）时产生的相对较高的延迟。...它还提供了更新机制，以及时加载最新缓存的嵌入向量，这样确保了高命中率。 模型比嵌入表小得多，因此它通常可以直接加载到GPU内存以加速推断。该模型可以直接与 GPU 内存中的嵌入缓存交互以获得嵌入向量。...由于不同的模型在不同的应用场景下通过训练会得到不同的嵌入表，因此在推理过程中会产生很高的内存开销。...通过引入Parameter Server，嵌入表可以在嵌入表规模较小的情况下直接加载到GPU内存中，如果GPU资源耗尽，则加载到CPU的内存中，当嵌入表尺寸太大时甚至会加载到固态硬盘（SSD）中) 。...gpucacheper：确定将从嵌入表加载到 GPU 嵌入缓存中的嵌入向量的百分比。默认值为 0.5。因此，在上面的示例中，嵌入表的 50% 将被加载到 GPU 嵌入缓存中。 ...
为了不降低计算效率，它被设计为最小化与 GPU 之间的数据往来，并在尽可能节省 GPU 内存的同时降低 CPU 的计算时间。...相比之下，使用 PyTorch 训练一个参数量为 14 亿的模型仅能达到 30TFlops，这是在不耗尽内存的情况下所能训练的最大模型。...ZeRO-Offload 是一种通过将数据和计算从 GPU 卸载到 CPU，以此减少神经网络训练期间 GPU 内存占用的方法，该方法提供了更高的训练吞吐量，并避免了移动数据和在 CPU 上执行计算导致的减速问题...ZeRO 是微软在 2020 年 2 月提出的一种万亿级模型参数训练方法，用于数据并行和模型并行训练中的内存优化，其中梯度、参数和优化器状态分布在多 GPU 内存中，没有任何冗余。...在整个训练阶段，优化器状态都保存在 CPU 内存中；而梯度则在反向传播过程中在 GPU 上利用 reduce-scatter 进行计算和求均值，然后每个数据并行线程将属于其分割的梯度平均值卸载到 CPU
大语言模型甚至需要进行微调，而且计算机视觉任务可能会占用大量内存，尤其是在使用 3D 网络时。当然，最重要的方面是 GPU 内存。...对于大语言模型，我建议至少 24 GB 内存，对于计算机视觉任务，我不会低于 12 GB。...下面是我经过大量手动工作后编译的按内存分组的 GPU 原始性能图表： 请注意，在比较不同 GPU 的性能时必须格外小心。不同代/架构的张量核心不具有可比性。...我的建议是： 槽宽 在构建多 GPU 系统时，我们需要规划如何将 GPU 物理安装到 PC 机箱中。随着 GPU 变得越来越大，尤其是游戏系列，这变得更加成为一个问题。...您不一定需要超快磁盘或 NVME，因为它们不会影响您的深度学习性能。无论如何，数据都会加载到 RAM 中，为了不造成瓶颈，您可以简单地使用更多并行 CPU 工作线程。 5.
一旦发生显存对外的 I/O（哪怕是内存和显存之间的），处理速度依然会受到很大影响。 需要有持续的工作流发送给 GPU 处理。计算核心更多的 GPU 启动代价比 CPU 高得多。...当需要把数据从硬盘载入到显存的时候：（假设使用 PCI/E 硬盘） 数据从硬盘经过 PCI/E 复制到内存 数据从内存经过 PCI/E 复制到显存 在这种情况下，数据从硬盘载入显存的速度只有 PCI/E...为了解决这个问题，GPU 厂商开发了 GPUDirect Storage 技术，这样可以直接把数据从硬盘加载到显存。...模型训练是整个 AI 流程中异构计算最为有优势的部分。GPU，TPU 和其他一些 ASIC 都能在这里发挥作用。 回想一下前文中讨论过的游戏场景，模型训练是不是和它很像呢？...业界已经有一些开源模型推理框架来解决代码的跨平台通用性问题，比如 Linux 基金会旗下的 Adlik 和 微软的 ONNX RT。 向量相似度搜索，是图片、视频搜索、推荐系统、问答系统中的常用技术。
各组件以其对深度学习模型训练的性能影响为序排列。 GPU 经基准测试，RTX 2080 Ti 是 2500 美元价位下最好的 GPU。...如果资金充足，我建议购买 128GB RAM，这样在训练深度学习模型时，你可以将整个数据集加载到内存中，避免每个 epoch 中出现 hard-drive RAM 瓶颈。...： 架构：64 位，x86_64 K40 GPU 数量：8 内存：394 GB RAM：172 GB CPU 线程数量：24 ImageNet 训练时间基准 训练 1 个 epoch 所需时间对比： 我构建的工作站上...1 个 RTX 2080 TI 训练 1 个 epoch 耗时：37.5 分钟 GCE 虚拟机上 4 个 Tesla K40 GPU 训练 1 个 epoch 耗时：86.3 分钟 这些值是经过 50...1349 美元） 加 159 美元，将另外 3 块 GPU 都升级成涡轮风扇式 GPU（共 477 美元） 加一个热插拔式驱动器托架（50 美元） 加 1600W PSU（107 美元） 将 CPU 从
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