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随着近几年深度学习的蓬勃发展,越来越多的团队开始遇到了单机存储的瓶颈,分布式存储在 AI 领域的重要性不断凸显。...AI 团队通常会面临以下几种问题: 数据集太大 随着数据量和模型规模的增加,单机存储往往无法满足需求。为解决这些问题,就需要使用分布式存储。...如果进行单机模型训练,在首轮训练时,训练集或数据集通常不会命中缓存。但是从第二轮开始,在缓存资源充足的情况下,几乎不需要访问对象存储,达到加速数据 I/O 的效果。...这些内核页缓存都用于加速缓存访问,如果第一个请求直接命中并返回,那么效率是最高的,并且请求不会通过 FUSE 层进入用户态进程。...缓存预热 为了提高训练效率,可以通过预热缓存来加速训练任务。
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作者 | KYLE WIGGERS 译者 | Kolen 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 自然语言模型通常要解决两个难题:将句子前缀映射到固定大小的表示形式,并使用这些表示形式来预测文本中的下一个单词...在最近的一篇论文(https://arxiv.org/pdf/1911.00172.pdf)中,Facebook AI Research的研究人员宣称,第一个问题——映射问题——可能比预测问题更容易,他们在具有...他们所提出的方法KNN-LM将上下文映射到由预先训练的语言模型计算的固定长度的数学表示形式。给定一个训练示例,定义了一个键值对,其中键是上下文的数学表示,而值是目标单词。...但是该团队指出,将模型并行化是“微不足道的”,而且不需要基于GPU来训练模型。...原文链接: https://venturebeat.com/2020/02/19/facebooks-ai-speeds-up-natural-language-processing-without-additional-training
作者:LORENZ KUHN 编辑:陈萍 掌握这 17 种方法,用最省力的方式,加速你的 Pytorch 深度学习训练。 近日,Reddit 上一个帖子热度爆表。...主题内容是关于怎样加速 PyTorch 训练。...该文所提方法,都是假设你在 GPU 环境下训练模型。具体内容如下。 17 种加速 PyTorch 训练的方法 1....之后,fast.ai 的 Jeremy Howard 和 Sylvain Gugger 对其进行了推广。下图是 1Cycle 学习率 schedule 的图示: ?...使用分布式数据并行进行多 GPU 训练 加速分布式训练可能有很多方法,但是简单的方法是使用 torch.nn.DistributedDataParallel 而不是 torch.nn.DataParallel
今天的分享,主要包括三个部分: 首先介绍我们为什么需要做 AI 训练加速,也就是整体背景和出发点是什么; 第二部分我们会系统性的分析实际训练过程中的可能会遇到的性能瓶颈问题,然后针对这些问题,介绍目前主要的加速方案...; 第三部分介绍百度百舸平台的 AI 训练加速套件 AIAK-Training 在一些模型训练加速上的实践效果。...为什么需要 AI 训练加速? 在 AI 系统中,一个模型从生产到应用,一般包括离线训练和推理部署两大阶段。...通过 AI 计算、AI 存储、AI 加速、AI 容器四层技术栈,满足上层业务场景的需求。...、以及专为 AI 设计的高性能并行文件系统 PFS; AI 加速层,包括数据湖存储加速套件 RapidFS,AI 训练加速套件 AIAK-Training,AI 推理加速套件 AIAK-Inference
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