PyTorch 2.0 于 2022 年 12 月上旬在 NeurIPS 2022 上发布,它新增的 torch.compile 组件引起了广泛关注,因为该组件声称比 PyTorch 的先前版本带来更大的计算速度提升。
在深度学习项目中,CUDA内存溢出(OutOfMemoryError)是一个常见的难题,尤其在使用PyTorch框架进行大规模数据处理时。本文详细讨论了CUDA内存溢出的原因、解决方案,并提供了实用的代码示例。我们将围绕OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误进行深入分析,探讨内存管理、优化技巧,以及如何有效利用PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量来避免内存碎片化。本文内容丰富,结构清晰,旨在帮助广大AI开发者,无论是深度学习的初学者还是资深研究者,有效解决CUDA内存溢出问题。关键词包括CUDA内存溢出、PyTorch、内存管理、内存碎片化、深度学习优化等,确保容易被搜索引擎检索到。
训练深度学习模型,尤其是大型模型,可能是一项昂贵的支出。我们可以使用的管理这些成本的主要方法之一是性能优化。性能优化是一个迭代过程,我们不断寻找提高应用程序性能的机会,然后利用这些机会。在之前的文章中(例如此处),我们强调了拥有适当工具来进行此分析的重要性。工具的选择可能取决于许多因素,包括训练加速器的类型(例如 GPU、HPU 或其他)和训练框架。
项目链接:https://github.com/ajbrock/BigGAN-PyTorch 该项目一出即引发了人们的广泛关注,有的人表示不敢相信,也有人哭晕在 Colab。
这份终极指南从简单到复杂,一步步教你清除模型中所有的GP模型,直到你可以完成的大多数PITA修改,以充分利用你的网络。
照片由 Torsten Dederichs 拍摄,上传到 Unsplash
事实上,你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP(一般活动仿真语言)*训练,甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南,但你可能只看过1个?(没错,就是这样)。但这份终极指南,会一步步教你清除模型中所有的(GP模型)。
在本文[1]中,我们将首先了解数据并行(DP)和分布式数据并行(DDP)算法之间的差异,然后我们将解释什么是梯度累积(GA),最后展示 DDP 和 GA 在 PyTorch 中的实现方式以及它们如何导致相同的结果。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/376925457
自然语言处理预训练模型库 Transformers 实现了几种用于 NLP 任务的最先进的 Transformer 架构,如文本分类、信息提取、问题解答和文本生成等,它经常被研究人员和公司所使用,提供 PyTorch 和 TensorFlow 的前端实现。
与 AdamW 和各种自适应优化器需要同时保存一阶和二阶矩相比,Lion 只需要动量,将额外的内存占用减半。 这在训练大型模型和大Batch size时很有用。 例如,AdamW 需要至少 16 个 TPU V4 芯片来训练图像大小为 224、批量大小为 4,096 的 ViT-B/16,而 Lion 只需要8个。
AI科技评论按:近日,FAIR 研究工程师吴育昕和研究科学家何恺明联名著作的一篇论文 Group Normalization 提到了一种新的训练神经网络的方法。该方法称为群组归一化(Group Normalization),试图以群组方式实现快速训练神经网络,这种方法对于硬件的需求大大降低,并在实验中超过了传统的批量归一化方法。 批量归一化和群组归一化 批量归一化(Batch Normalization,以下简称 BN)是深度学习发展中的一项里程碑式技术,可让各种网络并行训练。但是,批量维度进行归一化会带来
OpenAI 的 GPT-3 是一个令人印象深刻的深度学习模型,但是它有 1750 亿个参数,相当占用资源。尽管有不同的估计,但是这种规模的模型在一个 GPU 上的训练需要数百年。
1 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/discussions/3889 禁用硬件 GPU 调度。
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选自arXiv 作者:吴育昕、何恺明 机器之心编译 自 Facebook 在 2017 年 6 月发布 1 小时训练 ImageNet 论文以来,很多研究者都在关注如何使用并行训练来提高深度学习的训练速度,其研究所使用的批尺寸也呈指数级上升。近日,FAIR 研究工程师吴育昕、研究科学家何恺明提出了组归一化(Group Normalization)方法,试图以小批尺寸实现快速神经网络训练,这种方法对于硬件的需求大大降低,并在实验中超过了传统的批归一化方法。 批归一化(Batch Norm/BN)是深度学习中非
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 机器之心 授权 有关 batch size 的设置范围,其实不必那么拘谨。 我们知道,batch size 决定了深度学习训练过程中,完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代(iteration)之间梯度的平滑程度。batch size 越大,训练速度则越快,内存占用更大,但收敛变慢。 又有一些理论说,GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥更好性能,因此设置成 16、32、64、128 … 时,往往要比设置为其他倍数时表现更优。 后者是否是一种
作者:Sebastian Raschka 机器之心编译 编辑:泽南 有关 batch size 的设置范围,其实不必那么拘谨。 我们知道,batch size 决定了深度学习训练过程中,完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代(iteration)之间梯度的平滑程度。batch size 越大,训练速度则越快,内存占用更大,但收敛变慢。 又有一些理论说,GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥更好性能,因此设置成 16、32、64、128 … 时,往往要比设置为其他倍数时表现更优。 后者是否是一种玄
Pytorch是python的一个目前比较火热的深度学习框架,Pytorch提供在GPU上实现张量和动态神经网络。对于学习深度学习的同学来说,Pytorch你值得拥有。本文将介绍pytorch的核心张量与梯度,以及如何一步一步的使用GPU训练你的第一个深度神经网络。
作者:MXNet 作者 / 亚马逊主任科学家 李沐 【新智元导读】PyTorch 是一个纯命令式的深度学习框架。它因为提供简单易懂的编程接口而广受欢迎,而且正在快速的流行开来。MXNet通过ndarray和 gluon模块提供了非常类似 PyTorch 的编程接口。本文将简单对比如何用这两个框架来实现同样的算法。 PyTorch 是一个纯命令式的深度学习框架。它因为提供简单易懂的编程接口而广受欢迎,而且正在快速的流行开来。例如 Caffe2 最近就并入了 PyTorch。 可能大家不是特别知道的是,MXN
位于美国橡树岭国家实验室(Oak Ridge National Laboratory)的全世界最大的超算Frontier,集合了37888个MI250X GPU和9472个Epyc 7A53 CPU。
深度学习的加速上,除了对训练和推理过程的加速之外,还有对数据加载和预处理阶段的加速。这一阶段也尤为关键,因为数据处理 pipeline 的处理速度也影响着整体的流程效率。
本系列开始介绍PyTorch的流水线并行实现。实质上,PyTorch就是 GPipe 的PyTorch版本。这些开源软件在互相借鉴思路,互相学习,从 PyTorch 的源码注释中,可以见到我们之前介绍的部分框架/库的引用或者论文链接。
接下来将从零开始实现线性回归整个方法,包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器。虽然现代的深度学习框架几乎可以自动化地进行所有这些工作,但从零开始实现可以确保你真正知道自己在做什么。同时,了解更细致的工作原理将方便我们自定义模型、自定义层或自定义损失函数。 在这一节中,我们将只使用张量和自动求导。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 有关 batch size 的设置范围,其实不必那么拘谨。 我们知道,batch size 决定了深度学习训练过程中,完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代(iteration)之间梯度的平滑程度。batch size 越大,训练速度则越快,内存占用更大,但收敛变慢。 又有一些理论说,GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥
木易 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 自从7月份CUDA 11发布以来,就陆陆续续听到了网友类似的吐槽: 这正说着,10月27日,PyTorch团队发布了PyTorch 1.7,终于能支持CUDA 11了,可喜可贺(狗头)。 除此之外,这次1.7的版本,也带来了许多功能的更新和稳定。 在更新上,有了许多新的应用编程接口,如支持与NumPy兼容的快速傅立叶变换的操作及性能分析工具。 此外,分布式数据并行(DDP)和基于远程过程调用(RPC)的分布式训练也有了重大的更新,在Window
前几日,著名最先进的自然语言处理预训练模型库项目pytorch-pretrained-bert改名Pytorch-Transformers重装袭来,1.0.0版横空出世。
代码:automl/lion at master · google/automl · GitHub
该团队的主要训练方法是:fast.ai 用于分类任务的渐进式调整大小和矩形图像验证;英伟达的 NCCL 库,该库整合了 PyTorch 的 all-reduce 分布式模块;腾讯的权重衰减调整方法;谷歌大脑的动态批量大小的一个变体,学习率逐步预热(Goyal 等人 2018、Leslie Smith 2018)。该团队使用经典的 ResNet-50 架构和具备动量的 SGD。
该项目支持 BERT, GPT, GPT-2, Transfo-XL, XLNet, XLM 等,并包含 27 个预训练模型。
峰值内存消耗是训练深度学习模型(如视觉 Transformer 和 LLM)时的常见瓶颈。本文提供了一系列可以在不牺牲建模性能和预测精度的情况下,将 PyTorch 中的内存消耗降低到约 1/20 的技术。
近日,微软发布了一个名为DeepSpeed的开源库,该库通过提高规模、速度、成本和可用性,极大地推进了大型模型的训练,释放了训练1000亿个参数模型的能力。DeepSpeed可与PyTorch兼容。
众所周知,机器学习代码很难调试。就连简单的前馈神经网络,您也经常需要围绕网络架构、权重值初始化和网络优化做出决策 - 所有这些都可能导致机器学习代码中隐藏BUG。
关于SDXL的生态目前还未完全稳定,但是不得不提到的就是SDXL的在VAE,CLIP,UNET三大组件的巨大提升,其101亿的参数量是原本SD的N倍,那么对于SDXL的生态介绍我们再次重复一遍。4G的显存都能跑SDXL意味着将来大模型Lora将降低其大小,炼丹炉压力更小~
在使用机器学习构建预测模型时,我们不只是想知道“预测值(点预测)”,而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时,如果只储备最可能的需求预测量,那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值),那么缺货数量会减少到大约20分之1。
该开源库现在包含了 PyTorch 实现、预训练模型权重、运行脚本和以下模型的转换工具:
不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力。NVIDIA每个月都会发布优化的NGC容器,为深度学习框架和库提供更好的性能,帮助科学家最大限度地发挥他们的潜力。英伟达持续投资于完整的数据科学栈,包括GPU架构、系统和软件栈。这种整体的方法为深度学习模型培训提供了最好的性能,NVIDIA赢得了提交给MLPerf的所有六个基准测试,这是第一个全行业的AI基准测试。NVIDIA在最近几年引入了几代新的GPU架构,最终在Volta和图灵GPU上实现了张量核心架构,其中包括对混合精度计算的本机支持。NVIDIA在MXNet和PyTorch框架上完成了这些记录,展示了NVIDIA 平台的多功能性。
摘要:Transformers已成为大型语言模型(LLM)的支柱。然而,由于需要在内存中存储过去标记的键值表示缓存,其大小与输入序列长度和批量大小成线性比例,因此生成效率仍然很低。作为解决方案,我们提出了动态内存压缩(DMC),这是一种在推理时在线压缩键值缓存的方法。最重要的是,该模型可以学习在不同的头和层中应用不同的压缩率。我们将预训练的 LLM(如 Llama 2(7B、13B 和 70B))改装成 DMC Transformers,在英伟达 H100 GPU 上实现了高达 ~3.7 倍的自动回归推理吞吐量提升。DMC 通过持续预训练应用于可忽略不计的原始数据百分比,而不添加任何额外参数。我们发现,DMC 保持了原有的下游性能,缓存压缩率高达 4 倍,优于向上训练的分组查询注意(GQA)。GQA 和 DMC 甚至可以结合使用,以获得复合增益。因此,在任何给定的内存预算内,DMC 都能适应更长的上下文和更大的批次。
安装虚拟环境:为了隔离依赖并防止与其他Python项目冲突,最好为ChatGPT开发创建一个虚拟环境。
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 单个GPU,只花一天时间,能把BERT训练成什么样? 现在,终于有研究人员做这件事了,在有限的计算条件之下看看语言模型的真实性能如何。 要知道在以往,大多数专业人员的关注点都在极端计算的条件下的语言模型性能。 但这样的语言训练模型环境,对很多研究人员和从业人员是不可能存在的。 因此这个单天单个GPU的挑战,就有网友称是一个最希望看到的基准。 连ViT作者,谷歌大脑研究员Lucas Beyer都发文推荐,称这是一个令人耳目一新的转变。 具体的过程
今天给大家介绍的是何凯明等人在CVPR2020上发表的文章MomentumContrast for Unsupervised Visual Representation Learning。如果从字典查找的角度看对比学习,那么这篇文章提出了动量对比(Moco)的方法,就是利用队列和移动平均编码器构建出动态字典进行查找。这就能够动态地构建一个大而一致的字典,从而增强无监督对比学习。实验结果表明Moco学习到的表征能够很好地用到下游任务中。Moco在7个检测/分割任务中超过了其他通过有监督预训练模型的结果。这表明在许多视觉任务中,无监督和有监督的表征学习之间的差距已经基本上被缩小了。
本示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告,包括一些图形和统计输出。
选自UC Berkeley 机器之心编译 参与:李泽南、蒋思源 今年 6 月,Facebook 实现 1 小时训练 ImageNet 的成绩之后,通过增加批量大小以加快并行训练速度的方式引发了人们的关注。最近 UC Berkeley 的研究人员们为我们展示了 24 分钟训练 ImageNet 的成绩,他们将批量大小增加到了 32k。研究人员表示,在同样成绩下,新的方法使用的计算设备成本(120 万美元)大大低于 Facebook(410 万美元)。 对于深度学习应用而言,模型、数据集越大,结果就越精确,但同
科学家们进行试错程序,这些试验多次导致科学突破。同样基础研究提供了开发大规模人工智能系统的理论见解,从而减少了所需的试错量,并且非常具有成本效益。
前言 自BERT出现以来,nlp领域已经进入了大模型的时代,大模型虽然效果好,但是毕竟不是人人都有着丰富的GPU资源,在训练时往往就捉襟见肘,出现显存out of memory的问题,或者训练时间非常非常的久,因此,这篇文章主要解决的问题就是如何在GPU资源受限的情况下训练transformers库上面的大模型。 这篇文章源自Vadim Irtlach大佬在kaggle的开源notebook,感谢原作者的分享,本nlp小白觉得受益良多,因此搬运到知乎分享给大家,已取得作者授权,大部分内容是照搬翻译过来的,小
选自GitHub 机器之心编译 参与:杨洁湫、李亚洲 在前一段时间,Han Zhang 和 Goodfellow 等研究者提出添加了自注意力机制的生成对抗网络,这种网络可使用全局特征线索来生成高分辨率细节。本文介绍了自注意力生成对抗网络的 PyTorch 实现,读者也可以尝试这一新型生成对抗网络。 项目地址:https://github.com/heykeetae/Self-Attention-GAN 这个资源库提供了一个使用 PyTorch 实现的 SAGAN。其中作者准备了 wgan-gp 和 wgan
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