当使用分布式环境(多节点)时，是否可以在mxnet中设置工作负载？ - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

分布式深度学习最佳入门（踩坑）指南

在分布式常见问题汇总（踩坑指南）中会总结分布式深度学习训练中的常见问题，如：docker及ssh环境问题、nccl多机通信问题等。...初始化进程组分布式训练的第一步是需要设置分布式进程组，设置多机通信后端、本机ip端口号、节点总数、本机编号等信息。...（示例中给出的PaddleCloudRoleMaker()比较方便，无需用户手动设置环境信息。...当需要分布式训练时，我们通常需要进行如下三个层面的工作：数据层面多机通讯层面代码层面在数据层面，我们可以使用DALI(非必须)来加速数据预处理过程；在多机通讯层面，需要安装和使用nccl、openmpi...=NCCL 使用上面MXNet的分布式示例中，我们简单介绍了horovod分布式训练的一些概念，下面，我们以pytorch为例，介绍一下使用horovod将单机代码改造为分布式代码时更通用的一些步骤：

3.9K2 0

分布式深度学习框架PK：Caffe-MPI, CNTK, MXNet ，TensorFlow性能大比拼

分别在单个GPU、多GPU和多节点的环境中的表现。...在这篇论文中，我们评估了四个state-of-the-art 的分布式深度学习框架，即Caffe-MPI, CNTK, MXNet 和 TensorFlow分别在单个GPU、多GPU和多节点的环境中的表现...我们使用了四台机器，由52Gb的InfiniBand 网络连接，每一台都配备了四块英伟达Tesla P40，以测试每一个框架在训练CNN时的表现，覆盖单一GPU、多GPU和多机器环境。...图3：在单个GPU上3个网络的性能比较。(越低越好) B. 多GPU ? 图4：在单个节点上使用多个GPU时3个网络的性能 C. 多机器 ? 图5：用多台机器来扩展3个网络的性能。...总结在这项工作中，我们评估了4个流行的分布式深度学习框架（Caffe-MPI, CNTK, MXNet 和 TensorFlow）的性能，通过在与56 Gbps InfiniBand连接的4个节点的密集

1.7K7 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

《解析 MXNet 的 C++版本在分布式训练中的机遇与挑战》

例如，当一个深度学习项目在初期使用了少量计算节点进行训练，但随着业务的拓展需要扩充计算资源时，MXNet C++可以轻松地将新加入的节点纳入到分布式训练体系中，而无需对整个训练框架进行大规模的重构，从而保证了项目的可持续发展和升级能力...二、MXNet C++版本在分布式训练中的挑战（一）复杂的环境配置尽管 MXNet C++版本具有诸多优势，但在分布式训练的环境配置方面却存在一定的复杂性。...要搭建一个稳定高效的 MXNet C++分布式训练环境，需要涉及到多台计算节点的网络连接、软件依赖库的安装与配置、分布式文件系统的设置等多个环节。...（三）调试与错误排查难度大当 MXNet C++版本的分布式训练系统出现问题时，调试和错误排查的难度相较于单节点训练要大得多。...由于分布式训练涉及到多个计算节点的协同工作，错误可能出现在任何一个节点或者节点之间的通信过程中。这就需要开发者能够在多个节点上同时进行调试信息的收集和分析，确定问题的根源。

2390 0

《驾驭MXNet：深度剖析分布式深度学习训练的高效之道》

这种方式适用于模型规模非常大，单个节点无法容纳整个模型的情况。例如，在训练一个超大规模的神经网络时，可以将网络的不同层分配到不同的工作节点上进行训练，每个节点只需要处理自己负责的那部分模型计算。...二、环境配置与集群搭建（1）硬件资源的选择与规划在进行MXNet分布式深度学习训练之前，合理选择和规划硬件资源至关重要。对于工作节点和参数服务器节点，需要考虑其计算能力、内存大小和网络带宽等因素。...此外，为了提高分布式训练的效率，还可以对网络配置进行优化，如设置合适的网络缓冲区大小、调整网络协议等。...例如，当某个工作节点出现故障时，参数服务器能够及时发现并将该节点的任务重新分配给其他正常的节点；当网络出现中断时，能够自动进行重连和数据传输的恢复。...在MXNet中实现高效的分布式深度学习训练是一个复杂而又关键的过程，涉及到架构设计、环境配置、训练优化等多个方面。

2141 0

《驾驭MXNet：深度剖析分布式深度学习训练的高效之道》

一、MXNet分布式训练架构解析（1）参数服务器模式MXNet的分布式训练架构中，参数服务器模式是其核心设计之一。在这种模式下，整个训练系统被划分为多个工作节点和参数服务器节点。...这种方式适用于模型规模非常大，单个节点无法容纳整个模型的情况。例如，在训练一个超大规模的神经网络时，可以将网络的不同层分配到不同的工作节点上进行训练，每个节点只需要处理自己负责的那部分模型计算。...此外，为了提高分布式训练的效率，还可以对网络配置进行优化，如设置合适的网络缓冲区大小、调整网络协议等。...例如，当某个工作节点出现故障时，参数服务器能够及时发现并将该节点的任务重新分配给其他正常的节点；当网络出现中断时，能够自动进行重连和数据传输的恢复。...在MXNet中实现高效的分布式深度学习训练是一个复杂而又关键的过程，涉及到架构设计、环境配置、训练优化等多个方面。

1870 0

AI 技术讲座精选：ChainerMN 分布式深度学习的性能

2017深度学习峰会于今年1月在旧金山落下帷幕。会上，PFN 发布了其在多节点环境下使用 Chainer 的分布式深度学习所取得的进展。...当达到相同的点的时候，训练结束。当 GPU 的数量为4个时，只需要使用一个节点；而当其数量变为8个或者更多时，则需要多个节点。...另一方面，在多节点设置中，MXNet 和 ChainerMN 展现出了比 CNTK 更好的可扩展性。...在节点间和节点内通信的速度性能的比拼结果中，当 GPU 的数量为128时，ChainerMN 的生产能力最好，速度最快。 ?...当 GPU 的数量为1时，TensorFlow 的性能表现的不是很好，这是因为它和其他的框架一样用的是分布式。由于使用 gRPC 框架在工作处理器和独立参数服务器间进行通讯，很可能带来了巨大的损耗。

93712 0

MXNet 分布式训练：解码 2025 年深度学习的算力革命

一、分布式训练的时代之困：当模型规模突破单机边界2025 年的深度学习领域，GPT-5 级别的万亿参数模型已成为科研标配，单节点训练所需的显存容量（2.3TB）远超现有硬件极限（H100 NVL 188GB...参数服务器的智能调度（Parameter Server 2.0）突破性引入动态负载均衡算法，在字节跳动的推荐模型训练中，通过梯度稀疏化压缩（平均压缩率 82%）和网络带宽预测（误差节点通信效率提升...混合并行的立体作战（Hybrid Parallelism）在商汤科技的 3D 目标检测模型中，创新性融合数据并行（8 节点 ×8GPU）、模型并行（4 节点 ×2GPU）和流水并行（3 阶段流水线）。...四、实战案例：MXNet 在自动驾驶的分布式突破小鹏汽车的 BEV 感知模型训练中，MXNet 集群（128 节点 ×8A100）实现：数据并行：4D 标注数据分片（每个节点处理 1200Hz 点云流）...）：中心云与边缘节点的联合训练（延迟补偿算法）分布式训练的终极命题当模型参数量每 18 个月增长 300 倍（OpenAI 统计），分布式训练已不仅是技术方案，而是深度学习的基础设施。

4591 0

学界 | 中国香港浸会大学：四大分布式深度学习框架在GPU上的性能评测

本文扩展了我们之前的工作，尝试评估 4 个分布式深度学习框架（即 Caffe-MPI、CNTK、MXNet 和 TensorFlow）的性能。...这篇文章分别在单 GPU，多 GPU 和多节点环境下评估了四种先进的分布式深度学习框架（即 Caffe-MPI、CNTK、MXNet 和 TensorFlow）的运行性能。...表 2 针对数据并行化的实验硬件配置图 1 GPU 集群的拓扑表 3 实验所用的软件表 4 试验中神经网络的设置表 5 SGD 不同阶段的时间（单位：秒）...图 3 三种神经网络在单 GPU 上的性能比较（数值越低越好）图 4 三种神经网络在单节点多 GPU 上的扩展性能表 6 多 GPU 前端节点梯度聚合的数据通信开销...表 7 多机梯度聚合的数据通信开销图 5 多机环境下三种神经网络的扩展性能。

1.2K7 0

云原生 AI 前沿：Kubeflow Training Operator 统一云上 AI 训练

张望，腾讯高级工程师，从事云上 GPU 和分布式训练加速，负责腾讯云 TKE 在 AI 场景的研发和支持工作。...分布式训练与 Kubeflow 当开发者想要讲深度学习的分布式训练搬上 Kubernetes 集群时，首先想到的往往就是 Kubeflow 社区中形形色色的 operators，如 tf-operator...这些服务于各种深度学习训练（TensorFlow、PyTorch、MXNet 等）的 operators 主要的工作包括：在 Kubernetes 集群上创建 Pod 以拉起各个训练进程配置用作服务发现的信息...尽管深度学习框架的数量处在收敛的过程中，但依然会有源源不断的新框架希望通过 Kubeflow 可以快速接入 Kubernetes 进行分布式训练，而这些新的增量使得问题变得更为严重。...资源利用率提高67%，腾讯实时风控平台云原生容器化之路 Getting Started and Beyond｜云原生应用负载均衡选型指南被集群节点负载不均所困扰？

2K6 0

TensorFlow、MXNet、PaddlePaddle三个开源库对比

高效性则是指MXNet的分布式并行计算性能好、程序节省内存，在[4][5]中可以看到在多GPU上表现非常好，几乎能做到线性加速。...当构建好计算图的节点、连接方式，就通过executor来启动计算，包括计算图的前向计算输出和反向计算导数。...神经网络相对其他分布式问题的特殊之处在于，不同机器上的网络参数在训练时都会独立的求导更新，然而这些参数在新的迭代开始之前要保证相对一致(由于可以异步更新，不同机器之间可以不完全一样，但肯定不能差别过大)...前者是配置网络，功能层、优化算法的python接口封装在了trainer_config_helpers类中，用户可以使用这些接口配置自己的网络，后者没有将接口放出来给用户使用，而是在c++程序中实现的，...pd给的例子中通过fabric库来启动分布式程序，可以做到在一台机器上启动多台机器。

1.5K0 0

谷歌、亚马逊和百度的深度学习野心：TensorFlow、MXNet、PaddlePaddle 三大框架对比

高效性则是指MXNet的分布式并行计算性能好、程序节省内存，在多GPU上表现非常好，几乎能做到线性加速。内存方面比较能说明问题的是这个框架一推出的时候就支持在移动设备上运行神经网络。...神经网络相对其他分布式问题的特殊之处在于，不同机器上的网络参数在训练时都会独立的求导更新，然而这些参数在新的迭代开始之前要保证相对一致(由于可以异步更新，不同机器之间可以不完全一样，但肯定不能差别过大)...在tf的分布式实现中，用户要实现的分布式程序主要是两个部分，分别是graph的配置和集群的配置，client需要定义computation graph的结构，节点放在哪个job/task上，并且创建session...前者是配置网络，功能层、优化算法的python接口封装在了trainer_config_helpers类中，用户可以使用这些接口配置自己的网络，后者没有将接口放出来给用户使用，而是在c++程序中实现的，...pd给的例子中通过fabric库来启动分布式程序，可以做到在一台机器上启动多台机器。

9556 0

开源深度学习平台 TensorFlow、Caffe、MXNet……哪个最适合你

相比之下，Deeplearning4j 的目标是成为深度学习领域的 Scikit-learn，力求以可扩展、多个 GPU 或 CPU 并行的方式让尽可能多的控制点实现自动化，在需要时与 Hadoop 和...Vogels 使用 Inception v3 图像分析算法分析了 MXNet 训练吞吐量的基准，声称通过在多个 GPU 上运行它获得的加速是是呈高度线性的——在128个GPU上，MXNet 的运行速度比在单个...我们实现了从节点（worker nodes）和连接的自动化设置，让用户在 Spark、Hadoop 或 Akka 和 AWS 环境中建立大型并行网络时可以绕过学习库。...ND4J 在分布式CPU 或 GPU 上运行，可以通过 Java 或 Scala 的 API 进行对接。...虽然 Java 的速度不及 C 和 C++，但它仍比许多人想象得要快，而我们建立的分布式系统可以通过增加节点来提升速度，节点可以是 GPU 或者 CPU。

5.1K6 0

云原生AI平台的加速与实践

支持所有流行语言，如 Python、C++、Java、R和Go 可以在多种平台上工作，甚至是移动平台和分布式平台 2）PyTorch PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，...AI场景下K8s局限性 – 多机训练管理多机训练任务创建 MPI任务如何管理生命周期、配置训练参数以及环境 TensorFlow任务如何设置端口、角色以及环境多机训练任务生命周期管理部分节点故障...当他跑完之后，可以很顺利的释放这16张卡。然后实习生就可以跑他的16张卡的任务，来完成整个的训练。 ? 节点优化 Nvidia-docker ?...简单来说，我们在运行的过程中，首先是给一个环境变量，用这个环境变量去查询，环境变量包含的可能是GPU ID,也有其他的字符串，有了字符串，就可以去查询驱动或者信息，查询完成后，将driver mount...启动速度优化固定GPU 驱动以及CUDA相关配置减少nvidia-docker启动时查询次数提升Nvidia-docker的启动时间在40-50%，是在我们的环境下用v100测出来的效果。

2.5K3 1

Ray，面向新兴AI应用的分布式框架

分布式深度学习框架TensorFlow、MXNet不天然支持模拟和服务因此，如果要开发端到端解决方案，需要使用不同的计算组件，分布式训练、模拟、模型服务等都需要一个组件。...，Ray会维护数据间的依赖世系，当某个task或actor的方法崩溃时，可以快速恢复丢失的数据。...为了降低全部调度器的负载，节点(worker，actor)上派生的任务首先提交给本地调度器，当本地调度器过载时，会把带调度的任务提交给全局调度器。 ?...决策依据有： 1.每个节点上任务队列的大小2.节点上任务的排队时间3.任务需要的数据传输到该节点所需的时间当全局调度器出现瓶颈时，Ray会实例化更多的全局调度器来分担工作，这得益于GCS，使得全局调度器可扩展...内存分布式对象存储基于内存实现是为了最小化任务的延迟，数据格式使用Apache Arrow。当任务所需的数据不在本地节点时，数据会从其它节点复制过来。

2.3K1 0

业界 | MXNet开放支持Keras，高效实现CNN与RNN的分布式训练

Keras 开发人员现在可以使用高性能的 MXNet 深度学习引擎展开卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的分布式训练。...通过更新几行代码，Keras 开发人员可以利用 MXNet 的多 GPU 分布式训练功能来提高训练速度。保存 MXNet 模型是该版本的另一个宝贵功能。...安装 Keras-MXNet 在 DLAMI 上的 MXnet Conda 环境中安装 Keras-MXnet 及其依赖项。它已经包含 Keras 1.0 版，因此你需要先卸载此版本。...DLAMI 上的 MXnet Conda 环境中。...按表中描述在 CPU、单个 GPU 和多 GPU 上使用不同的模型和数据集，你会发现 Keras-MXNet 训练 CNN 的速度更快，且在多个 GPU 上实现高效的性能提升。详见训练速度柱状图。

1.1K3 0

谷歌大脑和DeepMind联手发布分布式训练框架Launchpad

图的边表示两个服务之间的通信，并在构建时将与一个节点相关联的句柄给予另一个节点时创建。通过这种方式，Launchpad 可以通过传递节点句柄来定义跨服务通信。...随着所使用的训练数据量的增加，这促使设计了一个系统，使智能体与环境实例相互作用，迅速积累经验。...Acme 的核心是设计用于简单描述 RL 智能体，这些智能体可以在不同规模的执行中运行，包括分布式智能体。」 Determined AI也是一个深度学习神器。...Horovod 能够简化并加速分布式深度学习项目的启动与运行。当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。...BytePS 提供了 TensorFlow、PyTorch、 MXNet 以及Keras的插件，用户只要在代码中引用BytePS的插件，就可以获得高性能的分布式训练。

6173 0

分布式机器学习平台大比拼（附论文）

Spark通过将这些有向无环图分级分配到不同的机器上来实现分布式计算，上图显示了主节点的清晰的工作架构。驱动包含两个部分的调度器单元，DAG调度器和任务调度器，同时运行和协调不同机器间的工作。...节点代表需要实现的计算而边则代表在节点间进行通信的高维矩阵（张量）用户需要静态地申明符号化的计算图，同时利用图的复写和分区来实现分布式计算（MXNet和部分的DyNet则会动态地申明图来改善程序的灵活性...TensorFlow通过使用上图中的参数服务器来实现对模型的训练。当你在TensorFlow中使用参数服务器抽象概念时，你同时可以使用参数服务器和数据并行。...其中Spark在处理两层网络时的性能下降主要来自于大量的迭代计算。下图是不同平台对于CPU的利用率。Spark的使用率最高，主要来自于大量的串联负载。我们先前的工作对这一问题进行过讨论。...在Spark系统中CPU的开销则是先于网络限制的瓶颈。编程语言的性能同样的影响着系统的表现。

1.9K5 0

68_分布式训练技术：DDP与Horovod

训练过程中，各个GPU独立计算梯度，然后通过通信机制同步梯度，最后更新模型参数。优势：实现简单，适用范围广，特别是当模型可以放入单个GPU内存时。...2.3 同步与异步训练分布式训练还可以根据参数更新的同步方式分为同步训练和异步训练： 2.3.1 同步训练在同步训练中，所有工作节点必须完成当前批次的梯度计算，然后同步梯度，更新参数后才能进入下一批次的训练...这些优化技术使DDP在实际应用中表现出色，特别是在多GPU环境中。...模型不收敛：确保正确初始化模型参数，检查数据分片是否正确，验证梯度同步是否正常工作。进程挂起：检查网络连接，验证防火墙设置，确保所有节点的时钟同步。...通过对这两种技术的工作原理、关键特性、使用方法和性能优化的详细分析，我们可以看到它们在大模型训练中的重要作用。

3221 0

学界丨基准测评当前最先进的 5 大深度学习开源框架

在两个CPU平台、三个GPU平台下，比较这五个深度学习库在三类流行深度神经网络(FCN、CNN、RNN)上的性能表现。并对它们在单机多GPU卡环境下分布式版本进行了比较。...在很多实验结果中，使用16核CPU的性能仅比使用4核或8核稍好。TensorFlow在CPU环境有相对较好的可扩展性。...多GPU卡环境下，CNTK平台在FCN和AlexNet上的可扩展性更好，而MXNet和Torch在CNN上相当出色。比起多核CPU，GPU平台效率更高。所有的工具都能通过使用GPU达到显著的加速。...在如今的深度学习工具中，支持多GPU卡成为了一个标准功能。为了利用多个GPU卡，分布式同步随机梯度下降法（SDG）使用很广泛，实现了很好的扩展性能。...当GPU的数量增加到4时，CNTK和MXNet的收敛速度率接近Torch，而Caffe和TensorFlow收敛相对较慢。 ?

1.4K5 0

基准评测 TensorFlow、Caffe、CNTK、MXNet、Torch 在三类流行深度神经网络上的表现（论文）

2.2K8 0

点击加载更多

分布式深度学习最佳入门（踩坑）指南

分布式深度学习框架PK：Caffe-MPI, CNTK, MXNet ，TensorFlow性能大比拼

《解析 MXNet 的 C++版本在分布式训练中的机遇与挑战》

《驾驭MXNet：深度剖析分布式深度学习训练的高效之道》

《驾驭MXNet：深度剖析分布式深度学习训练的高效之道》

AI 技术讲座精选：ChainerMN 分布式深度学习的性能

MXNet 分布式训练：解码 2025 年深度学习的算力革命

学界 | 中国香港浸会大学：四大分布式深度学习框架在GPU上的性能评测

云原生 AI 前沿：Kubeflow Training Operator 统一云上 AI 训练

TensorFlow、MXNet、PaddlePaddle三个开源库对比

谷歌、亚马逊和百度的深度学习野心：TensorFlow、MXNet、PaddlePaddle 三大框架对比

开源深度学习平台 TensorFlow、Caffe、MXNet……哪个最适合你

云原生AI平台的加速与实践

Ray，面向新兴AI应用的分布式框架

业界 | MXNet开放支持Keras，高效实现CNN与RNN的分布式训练

谷歌大脑和DeepMind联手发布分布式训练框架Launchpad

分布式机器学习平台大比拼（附论文）

68_分布式训练技术：DDP与Horovod

学界丨基准测评当前最先进的 5 大深度学习开源框架

基准评测 TensorFlow、Caffe、CNTK、MXNet、Torch 在三类流行深度神经网络上的表现（论文）

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐