直接使用with gm.auto_choice()自动选择设备进行接下来代码块的操作。...当然，上道儿的开发者都知道nvidia-smi可以查询显卡信息，查看GPU显存、温度、功率使用，然后选择合适的GPU。 ?...我们需要一种解决方案，能够实现不修改脚本、不需要和组员沟通，自动选择空闲GPU设备。...GPU设备管理器，考虑列举出所有可用GPU设备，并加以排序，自动选出最空闲的设备。在一个GPUManager对象内会记录每个GPU是否已被指定，优先选择未指定的GPU。...device,not specified ones 自动选择最空闲GPU
.8B.E5.AE.9E.E4.BE.8B-cloudinit-.E9.85.8D.E7.BD.AE 这篇文档需要修改： 即便cloudbase-init没问题，也需要重启机器cloudbase-init才会自动扩展卷把...命令扩展卷的好处就是可以通过WinRM批量操作，可参考我这篇文档https://cloud.tencent.com/developer/article/1907025 批量扩展卷的具体实现，我这里录了个视频方便大家参考...接口只能一台一台操作，api explorer操作的话只需要选定地域后指定3个参数（cvm实例id、系统盘目标大小、在线扩容） 当然，如果写代码的话，搞个简单的循环，就可以实现多台机器的操作（如果系统盘目标大小一样...，地域一样，只是调系统盘大小，意味着每次只需要换cvm intanceid，也就是说搞个记录cvm intanceid的数组，每次传数组的一个值来调用接口即可） 在线扩容一般没有风险，可以先拿一台机器做个验证...(注意提交扩容后等一会儿，然后重新扫描磁盘才会看到C分区后面的空间，一些高版本系统可能会自动刷出来，无需重新扫描磁盘，但最好操作一下) 在多个实例全部扩容系统盘后，就可以批量扩展卷实现多台机器自动扩容C
值：auto 表示 DeepSpeed 会自动选择一个适合当前 GPU 资源的小批量大小。 zero_allow_untested_optimizer: 描述：允许使用未经测试的优化器。...值：auto 表示 DeepSpeed 会自动选择一个适合当前计算资源的总批大小。 train_micro_batch_size_per_gpu: 描述：设置每个 GPU 上的小批量大小。...值：auto 表示 DeepSpeed 会自动选择一个适合当前 GPU 资源的小批量大小。...值：auto 表示 DeepSpeed 会自动选择一个适合当前计算资源的总批大小。 train_micro_batch_size_per_gpu: 描述：设置每个 GPU 上的小批量大小。...值：auto 表示 DeepSpeed 会自动选择一个适合当前 GPU 资源的小批量大小。
尽管如此，必须有某种形式的自动检测算法可以运行，以排除识别潜在问题场景的存在，并相应地应用此优化。...虽然 GPU 利用率指标没有太大变化，但我们的训练速度显着提高，从每秒 1200 个样本（批量大小 32 为 46 毫秒）到每秒 1584 个样本（批量大小 512 为 324 毫秒）。...注意：与我们之前的优化相反，增加批量大小可能会对训练应用程序的行为产生影响。不同的模型对批量大小的变化表现出不同程度的敏感度。有些可能只需要对优化器设置进行一些调整即可。...与增加批量大小（见上文）的情况一样，使用混合精度的影响会因模型而异。在某些情况下，AMP 会毫不费力地工作。其他时候，您可能需要更加努力地调整自动缩放器。...与默认的 PyTorch 急切执行模式相反，其中每个 PyTorch 操作都“急切”运行，编译 API 将模型转换为中间计算图，然后以最适合底层的方式编译为低级计算内核。
你有几种不同的方式来配置Jetson，就功耗而言，默认的方式肯定不是最适合你的，你应该在开始工作时考虑这个问题，所以我们需要了解如何配置功耗以及打开或关闭 CPU。...让我们看看 Yolo v5 和各种 Batch 大小的吞吐量，每个条都是不同进程和线程的实验，我唯一没有在这些颜色之间改变的是批量大小，蓝色代表批量大小是1，红色的是批量大小 2，绿色是批量大小为4，紫色是...所以我们明白了，批量大小会影响性能，这一步可以自动化，现在让我们看看线程如何影响选定批量大小的吞吐量。...所以这第三个参数实际上是关于线程和进程两者的组合，我们自动化了这些步骤，我们推断操作系统和外部环境并选择运行的最佳组合，在这种情况下，我们发现三个process和六个线程是 ResNet18 的最佳选择...-如果您想要更好的吞吐量，请选择更多的并行度。您的进程可以生成多个进程，其中每个进程将模型加载到 GPU，每个模型在其中独立运行推理。 -不要总是追求更大的批量。
这是因为我们曾经被告知，将批量大小选择为 2 的幂有助于从计算角度提高训练效率。 这有一些有效的理论依据，但它在实践中是如何实现的呢？...这个想法是将一个或多个批次整齐地放在一个页面上，以帮助 GPU 并行处理。或者换句话说，我们选择批大小为 2 以获得更好的内存对齐。...×224 以达到适当的 GPU 利用率。...在这里，我使用 16 位原生自动混合精度训练在英伟达 V100 卡上运行训练，它更有效地使用了 GPU 的张量核心。...其他资源和讨论 正如 Ross Wightman 所提到的，他也不认为选择批量大小作为 2 的幂会产生明显的差异。但选择 8 的倍数对于某些矩阵维度可能很重要。
MP 流量发生在参与模型并行组的 GPU 内，该组始终适合 HB 域。...我们认为，当前的 GH200 超级计算机的 HB 域大小为 256，只要选择适当的批量大小，就非常适合当今 LLM 训练的需求。我们推迟第 3.4 节中对批量大小的分析。...图 7a 和 7b 之间的比较分析揭示了这一优势，因为 GPT3 和 OPT3-175B 模型实际上具有相同的模型结构，并且训练迭代时间的差异仅来自批量大小的选择（GPT3 为 32M token，OPT3...在训练期间，PaLM 模型自动更改其批量大小从 512 到 2048 个序列（1M 到 4M token）。图 8a 绘制了迭代时间随批量大小变化的变化。...先前的研究表明，LLM 训练受益于较大的批量大小 ，使其非常适合我们的rail-only设计。
如果计算的算力强度不足以充分利用 GPU 和 TPU，一般是因为 mini-batch 太小，那么上述技术也可以增加 mini-batch 的大小。...研究者根据目的区分了以下方法：首先讨论减少 GPU 内存使用，随后考虑对不适合 GPU 的模型使用并行训练，最后讨论为训练存储在多个设备上的模型而开发的优化器的设计。...激活卸载 卸载（又被称为内存交换）是一种通过在前向传递期间将激活转移到 CPU 内存并将它们预取回 GPU 内存，以进行相应的向后计算来节省 GPU 内存的技术。...由于 CPU 和 GPU 之间 PCI 总线的带宽有限，必须优化选择传输激活，以及何时传输的选择。...不适合单个 GPU 的模型的并行性 在模型并行化中，只需要传达激活信息，并且传输只发生在分配给不同处理器的连续层之间。本章节提到的工作如下表 4 所示。
那么应该如何选择适合的GPU呢？今天我们将深入探讨这个问题，并会给出一些合适的建议，帮助你做出适合的选择。...给定预算下如何选择最快的GPU 在选择GPU时，首先要考虑的第一个GPU性能问题是什么呢：是否为cuda核心？时钟速度多大？内存大小多少？...所以这意味着应该选择GTX 900或1000系列的GPU，以获得更好的性能。 为了粗略地估计一下这些卡在深度学习任务上的表现，我构建了一个简单的GPU等值图。如何阅读这个？...为了获得图下表中显示的性能差异，需要运行更大的网络，比如具有1024个隐单元的LSTM（批量大小> 64）。 ? GPU之间粗略的性能比较。此比较建立于充分利用GPU性能情况下。...考虑一下你在做什么任务，如何运行你的实验，然后尝试找到适合这些要求的GPU。 对于预算有限的人来说，选择条件则更加有限。亚马逊网络服务上的GPU相当昂贵和缓慢，如果只有少量的资金，也是一个不错的选择。
正如我们所说，因为小批量会导致收敛速度慢，所以我们可以使用三种主要方法来增加有效批量大小： 使用多个小型 GPU 在小批量上并行运行模型 — DP 或 DDP 算法 使用更大的 GPU（昂贵） 通过多个步骤累积梯度...假设我们希望有效批量大小为 30，但每个 GPU 上只能容纳 10 个数据点（小批量大小）。我们有两种选择：数据并行或分布式数据并行： 数据并行性 (DP) 首先，我们定义主 GPU。...梯度累积 如果我们只有一个 GPU 但仍想使用更大的批量大小，另一种选择是累积一定数量的步骤的梯度，有效地累积一定数量的小批量的梯度，从而增加有效的批量大小。...从上面的例子中，我们可以通过 3 次迭代累积 10 个数据点的梯度，以达到与我们在有效批量大小为 30 的 DDP 训练中描述的结果相同的结果。...GPU 的情况下增加有效批量大小。
NVIDIA在2015年3月份推出了DIGITS，今天发布的DIGITS 2，包含了多GPU自动扩展功能。...DIGITS能够很方便地创建新的数据集，并从中选择出需要的训练数据；在深度神经网络开发阶段，DIGITS可以让你在数据集上追加新数据，还可以考虑到变化因素或者其他在模型部署环境下可能发生的其他失真以面向对象的方式扩充数据...多GPU使得训练网络更快 DIGITS 2可以自动扩展多GPU。通过简单的几次点击，你就能够选择多个GPU。...这些和其他标准随机梯度下降都是可选择的，可以在“新建图像分类模型”窗口的左侧的解算器类型下拉菜单中找到。 图2展示了解算器选项面板，你可以配置快照间隔，生效间隔，批量大小以及解算器的学习率策略。...如果你发现GPU没有被充分使用，你可以简单的就将训练停止，然后回到“新建图像分类模型”窗口调整网络参数，比如批量大小。 ?
conda activate yolov5 安装依赖包：安装必要的依赖包，这里以GPU环境为例。...如果不匹配，可能无法启动GPU进行训练。 通过以上步骤，我们确保了环境已经准备好，可以顺利进行YOLOv5的训练和预测。接下来，将介绍如何进行训练。...尽可能使用大的 --batch-size 值（16，32，64，128），或者传递 --batch-size -1 以启用 YOLOv5 的自动批量处理功能。...显示的批量大小适用于 V100-16GB GPU。训练的时候也可以加入预训练模型和多GPU--weights ..../pre-models/yolov5m.pt --device 0,1 可选的预训练模型如下表所示，按照精度和推理时间选择适合自己的模型： 1713753606217.png 1713752328003
批量大小（Batch size） 在开始下一步优化步骤之前，将批量大小调高到CPU内存或GPU内存允许的最大值。 接下来的部分将着重于减少内存占用，这样就可以继续增加批尺寸。...然后，在执行单个优化器步骤前，将执行16次前向和后向传播（批量大小为8）。...确保快速转发，避免多余的计算，并将CPU和GPU之间的数据传输最小化。最后，避免降低GPU的速度(在本指南中有介绍)。 接下来，最大化批尺寸，通常来说，GPU的内存大小会限制批量大小。...自此看来，这其实就是跨GPU分布，但要最小化延迟，有效使用大批次（例如在数据集中，可能会在多个GPUs上获得8000+的有效批量大小）。 但是需要小心处理大批次。...根据具体问题查阅文献，学习一下别人是如何处理的！
脚本文件夹中有多个 bash 脚本，此类脚本可以用不同的批量大小训练 BigGAN。...默认情况下，launch_BigGAN_bs256x8.sh 脚本训练批量大小为 256 且具备 8 次梯度累积的完整 BigGAN 模型，其总的批量大小为 2048。...你需要先确定你的设置能够支持的最大批量。这里提供的预训练模型是在 8xV100（每个有 16GB VRAM）上训练的，8xV100 能支持比默认使用的 BS256 略大的批量大小。...一旦确定了这一点，你应该修改脚本，使批大小乘以梯度累积的数量等同于你期望的总批量大小（BigGAN 默认的总批量大小是 2048）。...SA-GAN 代码假设你有 4xTitanX（或具备同等 RAM 的 GPU），并使用 128 的批量大小和 2 个梯度累积来训练。
DeepSpeed-HE 还能够自动在 RLHF 的不同阶段进行智能的内存管理和数据缓存。...DeepSpeed-HE 还通过规避内存分配瓶颈和支持大批量大小来进一步提高性能。...首先，它使用尽可能大的批量大小以在两个阶段上获得更高的效率。...然而，在大规模情况下，尽管可用内存持续增加，但最大全局批量大小仍然限制了每个 GPU 的批量大小，导致接近线性或次线性扩展。...具体的平衡点主要取决于每个 GPU 上可运行的最大批量大小，而这又受到可用内存和全局批量大小的函数所决定。 发布：现在就尝试 DeepSpeed Chat 吧！
因此，为了获得更高的吞吐量/更快的学习速度，建议使用小批量而不是随机学习。 但是，选择合适的批量大小同样重要; 这样我们仍然可以保留一些噪音（通过不使用大量批次），同时更有效地利用机器的计算能力。...通常，16到128，是一个不错的选择（指数的2）。 通常情况下，一旦您已经找到更重要的超参数（通过手动搜索或随机搜索），就会选择批量大小。...您可以继续使用L1 / L2正则化，但Dropout更适合检查DNN中的过度拟合，并通常可以更快的训练网络。虽然这取决于具体的任务，默认值0.5是一个不错的选择。...GPU已经彻底改变了深度学习的研究（难怪Nvidia的股票正在飙升;）），主要是因为它们能够以更大规模执行Matrix Operations。...14 使用GPU和具有自动求导框架 值得庆幸的是，快速原型，我们有像一些真正的标准框架Theano，Tensorflow，Keras等几乎所有这些DL库提供用于GPU计算的支持和自动分化。
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