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深度学习分布式训练框架 horovod (7) --- DistributedOptimizer

前向传播输出的预测值会同真实值 label 进行对比之后，使用损失函数计算出此次迭代的损失； 把这个损失进行反向传播，送入神经网络模型中之前的每一层进行反向梯度计算，更新每一层的权值矩阵和bias； 深度学习框架帮助我们解决的核心问题之一就是反向传播时的梯度计算和更新...计算图就是底层的编程系统，每一个计算都是图中的一个节点，计算之间的依赖关系则用节点之间的边来表示。计算图构成了前向/反向传播的结构基础。...对传入的参数进行处理，返回一个更新权值的op。...() 这样，在调用 _allreduce 默认参数是 op=Sum，就对应了 C++ 的 ReduceOp::SUM。...所以 Horovod 梯度更新部分的实现并不是基于计算图的实现，而是使用 hvd.DistributedGradientTape。

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基于MPI的并行遗传算法

基于MPI的并行遗传算法 求解港口船舶调度问题 在上一篇文章中我们大致了解到了MPI的基本概念以及其运行原理，并且学习了一些简单的MPI通信函数以及例子。...上述模型基于MPI的实现 为了以MPI加速上述模型，我们首先需要分析模型的并行性。...例如我们想定义这样一个结构，其构成为： Struct MyStruct { Int array[7]; Double fitness; }; 根据C++内存对齐原则(这里的int...但是这样的自定义结构有一个缺点，就是只能传输结构体内的数据。...，而进行MPI通信的时候，我也希望传输的是这个数组指针指向的内存，但是自定义结构无法完成该任务，只能传输这个指针，而单单这个指针的值毫无意义。

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分布式机器学习的故事

MPI这个框架很灵活，对程序结构几乎没有太多约束，以至于大家有时把MPI称为一组接口（API）。...因为MPI对代码结构几乎没有什么限制——任何进程之间可以在任何时候通信——所以很多人不称之为框架，而是称之为“接口”。 但是Google的并行计算环境上没有MPI。...MPI的AllReduce操作在很多机器学习系统的开发里都很有用。...这个“对一下结论，达成共识”的过程，往往可以通过AllReduce来完成。 如果我们关注一下MPI的研究，可以发现曾经有很多论文都在讨论如何高效实现AllReduce操作。...随后白红杰在我们的代码基础上修改了数据结构，使其更适合MPI的AllReduce操作。这样就得到了一个高效率的LDA实现。

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PyTorch 分布式(7) ----- DistributedDataParallel 之进程组

因此大家可以看到，store 和 init_method 是互斥的。 参数具体如下： 后端 – 要使用的后端。有效值包括mpi，gloo，和nccl。...store – 所有 worker 都可以访问的键/值存储，用于交换连接/地址信息。与init_method 互斥。 timeout – 针对进程组执行的操作超时。默认值等于 30 分钟。...因此，ProcessGroupMPI 依赖于MPI实现，该实现用于提供 MPI_THREAD_SERIALIZED 的最小线程支持值。...如果希望使用多个ProcessGroupMPI，它要求MPI实现的线程支持值为MPI\u thread\u multiple，也就是说，多个线程可以调用MPI，没有任何限制。...4.2.3.2 allreduce 以allreduce 为例，看看如何处理。就是把 MPI_Allreduce 封装到 WorkEntry 之中，然后插入到 queue。

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开源 | 猿辅导分布式机器学习库ytk-learn、分布式通信库ytk-mp4j

，支持 L1，L2，L1+L2 正则 树模型支持样本采样，特征采样，提供初始预估值的训练 支持特征预处理 (归一化，缩放)，特征哈希，特征过滤，基于样本标签采样 提供了读取数据时进行高效数据处理的 python...，其中 MPI 是分布式高性能计算的标配，虽然效率非常高，但是对于开发分布式机器学习任务来说有很多缺点: 开发难度大、数据支持太底层、只能用 C/C++, Fortran 编写等等；RPC 方式来实现类似...图 2 ytk-mp4j 特性概略 项目简介 ytk-mp4j 是基于 Java 的高效分布式机器学习通信库，实现了类似 MPI Collective 通信中的大部分操作，包含 gather, scatter...相比于 MPI, ytk-mp4j 扩展实现了一些非常实用的特性： 所有的通信操作都是基于最优算法实现 [1,2]，性能非常高，同时支持多线程，多进程。...同样的功能，在 C/C++ 环境中，可能需要结合 MPI 和 OpenMP 才能实现 不仅支持基本的数据类型 (double, float, long, int, short, byte)，而且还支持

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深度学习分布式训练框架 Horovod (1) --- 基础知识

"基于图去拆分" 会根据每一层中的神经元（即四维张量中的C、H或W维）来把一张大的图拆分成很多部分，每个部分都会在很多设备上去计算。...人们发现，MPI_AllReduce 语义也可以很好地满足数据并行训练这一需要。 需要注意的是：AllReduce 既可以是去中心化，也可以是主从式的。...4.3 MPI_AllReduce AllReduce（对 m 个独立参数 进行规约，并将规约结果返回给所有进程）其实是最显然和直接的分布式机器学习抽象，因为大部分算法的结构都是分布数据。...我们在这四个进程中对梯度进行一次 MPI_AllReduce。 根据 MPI_AllReduce 的语义，所有参与计算的进程都有结果，所以梯度就完成了分发。...为了完成 allreduce，GPU 必须接下来交换这些块，以便所有 GPU 都具有最终所需的值。

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雅可比松弛法

,x2,x3，于是我们可以继续将新的值代入方程，又得到新的x1,x2,x3，如此循环下去，X将会越来越接近准确值。...[N],X[N],NewX,B,error,Temp;//雅可比迭代法的输入应该是矩阵吧，那NewX和B是矩阵，Arow是N*N的矩阵，X是数组，至于error嘛，Allreduce里面用到了，作为recvAddress...，大概理解成，如果error超过一定量度，就不会继续迭代 MPI_Comm comm;//MPI通信域 error=SomeLargeValue;//一个常量，error值超过它就不再迭代 初始化A、x...//A是系数矩阵的一列，X是未知数（为上一次迭代计算出的值），算出一个矩阵，用B减去，减了N次 Temp/=A[my_rank];//只除以这个处理器对应的系数矩阵的一行 NewX=Temp+X[my_rank...X Temp=Temp*Temp;//为什么要平方 MPI_Allreduce(&Temp,&error,1,MPI_FLOAT,MPI_SUM,comm);//所有处理器的Temp都被归并到根进程的error

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业界 | 详解Horovod：Uber开源的TensorFlow分布式深度学习框架

运行训练脚本的多个副本，每个副本： a）读取数据块 b）将其输入模型 c）计算模型更新（梯度） 2. 计算这些副本梯度的均值 3. 更新模型 4....该算法的思路基于 2009 年 Patarasuk 与 Xin Yuan 的论文《Bandwidth Optimal All-reduce Algorithms for Clusters of Workstations...在第一个 N-1 迭代中，接收的值被添加到节点缓冲区中的值。在第二次 N-1 迭代中，接收的值代替节点缓冲区中保存的值。...MPI 明确地建立了在分布式条件下工作线程互相通信的范式。用户需要使用 allreduce() 来调整自己的程序以平均梯度。...让 MPI 更易安装：虽然在工作站上安装 MPI 比较容易，但是在集群上安装 MPI 仍然需要一些努力；例如，有很多工作负载管理器，我们需要根据不同的硬件进行相应的调整。

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如何用Amazon SageMaker 做分布式 TensorFlow 训练？（千元亚马逊羊毛可薅）

同步 Allreduce 算法需要实现高效率，否则从分布式数据并行训练中获得的任何训练速度提升，都会因同步 Allreduce 步骤的效率低下而荡然无存。...在本文中，要理解的主要 MPI 概念是，MPI 在主节点上使用 mpirun，以便在多个节点上启动并发进程。主节点使用 MPI 管理着在多个节点集中运行的分布式训练进程的生命周期。...对于本文选用的 Mask R-CNN 模型和 COCO 2017 数据集，所有三个数据源选项的训练时间性能差不多（虽然不完全一样）。每个数据源的成本结构各有差异。...下图可被拆分为三个存储桶： 不同并交比 (IoU)，以及小型、中型和大型对象大小值的目标框预测平均准确率 (mAP) 图示 不同并交比 (IoU)，以及小型、中型和大型对象大小值的对象实例分割 (segm...结论 Amazon SageMaker 提供基于 Docker 的简化分布式 TensorFlow 训练平台，让您可以专注于您的 ML 算法而不会被从属的问题干扰，例如，基础设施可用性与可扩展性机制，以及并发实验管理

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TACO云原生最佳实践

1，即为成功；其中，配置文件数量等于单机GPU数量ls -l /usr/local/tfabric/tools/config/ztcp*.conf图片镜像制作本次实践程序，采用Horovod基于随机数据的分布式训练...TACO训练加速组件：LightCC（基于 Horovod 深度优化的分布式训练框架）及HARP（自研用户态网络协议栈），对比原生Horovod环境，ResNet50及VGG16的多机训练加速提升操作说明检查环境部署情况...mpi-launcher -- sh -c "clear;(bash || sh)"kubectl exec -i -t -n taco-test taco-bench-launcher -c mpi-launcher...=1 -x HOROVOD_FUSION_THRESHOLD=0 -x HOROVOD_CYCLE_TIME=0 -x LIGHT_TOPK_ALLREDUCE=1 -x LIGHT_TOPK_THRESHOLD...基于这个问题TACO提出了topk压缩算法，也就是LightCC优化，将梯度进行压缩，降低每次的通信量，并基于算法提供补偿方式，在对模型的训练精度影响很小的前提下，大大提升分布式训练的性能。

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分布式机器学习的故事

MPI这个框架很灵活，对程序结构几乎没有太多约束，以至于大家有时把MPI称为一组接口（interface）——MPI的I就是interface的意思。...因为MPI对代码结构几乎没有什么限制——任何进程之间可以在任何时候通信——所以很多人不称之为框架，而是称之为“接口”。 但是Google的并行计算环境上没有MPI。...MPI的AllReduce操作在很多机器学习系统的开发里都很有用。...这个“对一下结论，达成共识”的过程，往往可以通过AllReduce来完成。 如果我们关注一下MPI的研究，可以发现曾经有很多论文都在讨论如何高效实现AllReduce操作。...随后白红杰在我们的代码基础上修改了数据结构，使其更适合MPI的AllReduce操作。这样就得到了一个高效率的LDA实现。

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PyTorch如何加速数据并行训练？分布式秘籍大揭秘

下图 1 描述了 DDP 构造块的组成，其中包含一个 Python API 前端和 C++ 梯度下降核心算法，并采用了 c10d 聚合通信库。 ?...为了介绍当前实现的结构，研究者从一个简单的初始方案（naive solution）开始，逐步介绍更多复杂的版本，最终在 PyTorch v1.5.0 上使用当前版本。...如果单一 NCCL、Gloo 或 MPI 的 ProcessGroup 无法使链路容量达到饱和，通过使用循环的 ProcessGroups，DDP 可以获得更高的带宽利用率。...Bucket 大小 bucket 大小是一个重要的配置选项。根据经验，出于最大努力估计，bucket_cap_mb 的默认值是 25MB。...下图 8 给出了相同设置下、32 个 GPU 上的实验结果。在这种情况下，离群值（outlier）的跨度更大，这并不意外。

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深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark

但是 Python 使用的是 Python自己的虚拟机，这就产生了一个问题，核心架构是基于JVM还是PVM。...为了保持核心架构一致性，Spark依然使用JVM作为核心，核心功能依然基于JVM，其中包括：申请计算资源，管理/分配task，driver与executor之间的通信等等。...迭代过程也拓展如下： 每轮迭代中，executor负责分布式地计算梯度向量，然后将每个 executor 计算的梯度更新值 Aggregate 到 driver。...全局梯度 保存在driver上，driver根据每个梯度的最新值进行聚合，并且更新模型参数值 w。 Driver 将 更新后的参数值 w 广播到每个Executor。...大规模机器学习的目的就是解决"数据和偏差"规模非常大的时候所带来的理论/工程问题。 0x03 整体架构 3.1 整体思路 Tensorflow是C++开发的，而python是机器学习世界的主宰。

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深度学习分布式训练框架 horovod (3) --- Horovodrun背后做了什么

将这两点结合，即是分布式共享内存并行计算机的架构，也是当今最常用的体系结构。...由于消息传递程序设计要求用户很好地分解问题，组织不同控制流间的数据交换，并行计算粒度大，特别适合于大规模可扩展并行算法。 MPI 是基于进程的并行环境。...Gloo 和 MPI 都起到了同样类似作用： 一方面Horovod内集成了基于 Gloo 的AllReduce，类似于NCCL，都是用作梯度规约； 另一方面，Gloo 可以用来启动多个进程（Hovorod...这个待运行的命令，基于各种配置来生成可以执行命令环境。...MPI在Hovorod的角色比较特殊： 一方面Horovod内集成了基于MPI的AllReduce，类似于NCCL，都是用作梯度规约； 另一方面，MPI可以用来在所有机器上启动多个进程(Hovorod

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PyTorch如何加速数据并行训练？分布式秘籍大揭秘

下图 1 描述了 DDP 构造块的组成，其中包含一个 Python API 前端和 C++ 梯度下降核心算法，并采用了 c10d 聚合通信库。 ?...为了介绍当前实现的结构，研究者从一个简单的初始方案（naive solution）开始，逐步介绍更多复杂的版本，最终在 PyTorch v1.5.0 上使用当前版本。...如果单一 NCCL、Gloo 或 MPI 的 ProcessGroup 无法使链路容量达到饱和，通过使用循环的 ProcessGroups，DDP 可以获得更高的带宽利用率。...Bucket 大小 bucket 大小是一个重要的配置选项。根据经验，出于最大努力估计，bucket_cap_mb 的默认值是 25MB。...下图 8 给出了相同设置下、32 个 GPU 上的实验结果。在这种情况下，离群值（outlier）的跨度更大，这并不意外。

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PyTorch 分布式(8) -------- DistributedDataParallel之论文篇

0x03 背景 3.1 PyTorch PyTorch将值组织成张量，张量是具有丰富数据操作集的通用n维数组。模块定义了从输入值到输出值的转换，其正向传递期间的行为由其 forward 成员函数指定。...多个通信库都提供了AllReduce ，包括NCCL、Gloo和MPI。...然而，由于AllReduce对分布式训练速度有显著影响，通信库实现了更复杂、更高效的算法，如基于环的AllReduce和基于树的AllReduce。...它将局部梯度写入bucket中的正确偏移量，然后启动异步AllReduce操作。伪代码中省略了一个附加的结束步骤，它等待AllReduce操作，并在反向过程结束时将值写回梯度。...DDP实现同时存在于 Python和C++文件，Python 部分包括公开API和非性能关键的组件，C++提供核心梯度归并算法。Python API 通过Pybind11来调用C++核心。

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