近期业务有不少涉及到国外的网站，本以为经受了和国内大量卷王公司对抗的考验之后，处理国外业务应该是降维打击才对。结果本地测试的时候的确很OK，但是一上线就发现全面飘红，多个不同业务同时出了 Cloudflare 著名的五秒盾：
相比于以往的 PyTorch 版本，本次即将发布的 PyTorch 1.6 有哪些吸引人的地方呢？
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。
软件性能分析是达到系统最佳效能的关键，数据科学和机器学习应用程序也是如此。在 GPU 加速深度学习的时代，当剖析深度神经网络时，必须了解 CPU、GPU，甚至是可能会导致训练或推理变慢的内存瓶颈
在CPU上执行的代码是串行的，它的优点在于强逻辑性和强扩展性。代码必须严格按顺序执行，任何次序的错误都可能会导致程序出错。
随着生活节奏的加快，「等待」已经越来越成为人们希望远离的事情。但是在深度学习领域，模型的参数、数据集的规模等等动辄就是以亿为单位，甚至更大，因此当模型训练成功之时，放一首张靓颖的「终于等到你」作为背景音乐实在是太应景了。
GPU 编程可以称为异构编程，最近由于机器学习的火热，很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算，所以异构计算的位置越来越重要；异构编程，主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备（FPGA等）协同计算。当前的计算模型中，CPU主要用来进行通用计算，其更多的是注重控制，我们可以通过GPU和FPGA等做专用的计算。
1 #include <amp.h> 2 3 #include <iostream> 4 5 #include <winbase.h> //操作系统的底层文件 6 7 8 9 using namespace concurrency; 10 11 using namespace std; 12 13 14 15 void main () { 16 17 18 19 20 21 int a [] = {1 ,2, 3,4 ,5, 6
最近因课程需求, 要用ViT模型完成一个简单的图像分类任务, 然而本地GPU资源匮乏, 效率极低。腾讯云提供的云GPU服务器性能强大, 费用合理, 所以笔者试用腾讯云GPU云服务器完成了ViT模型的离线训练, 并记录了试用过程, 以供参考。
为了让开发者可以快速复现顶尖的精度和超高的性能，NVIDIA与飞桨团队合作开发了基于ResNet50的模型示例，并将持续开发更多的基于NLP和CV等领域的经典模型，后续陆续发布的模型有BERT、PP-OCR、PP-YOLO等，欢迎持续关注。
PyTorch 1.6 nightly增加了一个子模块 amp ，支持自动混合精度训练。值得期待。来看看性能如何，相比Nvidia Apex 有哪些优势？
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/06_distributed_training/cluster_quick_start_cn.html
您是否知道反向传播算法是Geoffrey Hinton 在1986年的《自然》杂志上提出的？
学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响。Leslie N. Smith 等人在论文《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》、《Super-Convergence: Very Fast Training of Neural Networks Using Large Learning Rates 》中提出了周期性（Cyclical）学习率以及 1Cycle 学习率 schedule。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：
本文介绍在使用 PyTorch 高效训练深度学习模型的 17 种方法。该文所提方法，都是假设你在 GPU 环境下训练模型。关于pytorch-GPU的介绍可以参考文章：深度学习GPU环境配置及建模（Python）
支持 exFAT 格式的移动硬盘。exFAT 于 macOS, Windows 可读写；文件和分区的大小，可到 128PB 。
照片由 Torsten Dederichs 拍摄，上传到 Unsplash
让我们面对现实吧，你的模型可能还停留在石器时代。我敢打赌你仍然使用32位精度或GASP甚至只在一个GPU上训练。
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。原文作者是来自苏黎世联邦理工学院的计算机科学硕士生 LORENZ KUHN，文章向我们介绍了在使用 PyTorch 训练深度模型时最省力、最有效的 17 种方法。
本文带来的是基于瑞芯微RK3568J + 紫光同创Logos-2的ARM + FPGA多通道AD采集处理与显示案例。
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。
选自medium 作者：Kaiyu Yue 机器之心编译 编辑：陈 训练大模型时，如何优雅地减少 GPU 内存消耗？你不妨试试这个 TorchShard 库，兼具模型并行与数据并行等特点，还具有与 PyTorch 相同的 API 设计。 模型并行性能够促进视觉任务的性能。但是目前，还没有一个标准库可以让我们像采用混合精度等其他 SOTA 技术那样轻松地采用模型并行性。 最近，马里兰大学帕克分校计算机科学系的研究者 Kaiyu Yue 开源了一个工具TorchShard，这是一个轻量级的引擎，用于将 Py
本文对pytorch中的mixed precision进行测试。主要包括两部分，第一部分为mixed precision使用概述，第二部分为实际测试。参考torch官网 Automatic Mixed Precision
机器之心发布 机器之心编辑部 LiBai（李白）模型库覆盖了 Hugging Face、Megatron-LM、DeepSpeed、FairSeq 这些所有主流 Transformer 库的优点，让大模型训练飞入寻常百姓家。 大模型多了去了，告诉我怎么加速？自 2018 年 BERT 诞生，到 GPT-3、ViT 等拥有数以亿计的参数规模的模型不断涌现，AI 模型参数量的爆发式增长已不足为奇，让炼丹师无暇顾及甚至感到麻木。 与此同时，大模型对计算和内存资源提出了巨大的挑战。训练成本急剧上升，比如用一块非
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）。
简要介绍在PyTorch中加速深度学习模型训练的一些最小改动、影响最大的方法。我既喜欢效率又喜欢ML，所以我想我也可以把它写下来。
深度学习模型的训练/推理过程涉及很多步骤。在有限的时间和资源条件下，每个迭代的速度越快，整个模型的预测性能就越快。我收集了几个PyTorch技巧，以最大化内存使用效率和最小化运行时间。为了更好地利用这些技巧，我们还需要理解它们如何以及为什么有效。
作者 | 李冬梅 当地时间 2 月 20 日，Linux 创始人 Linus Torvalds 发布了稳定的 Linux 6.2 内核更新，他将该版本描述为：“也许它不像 6.1 那样是一个性感的 LTS 版本，但还是希望这版普通的内核得到更多测试人员的偏爱。” 这是 Linux 在 2023 年的第一个主要内核版本更新。 为了做到真正的开箱即用，Linux 6.2 提升了 Intel Arc Graphics（DG2/Alchemist）的稳定性。英特尔的 On Demand 驱动程序现在状态良好，已适
测试日期：2014-2-26 测试环境：华硕ESC1000超算工作站 测试GPU：AMD FirePro S7000 测试系统：Win7 & Win 8 测试过程： 测试代码下载：完整的C++ AMP工程 参考材料： 微软对于C++ AMP双精度的描述为： （http://blogs.msdn.com/b/nativeconcurrency/archive/2012/02/07/double-precision-support-in-c-amp.aspx） A WDDM 1.1 drive
我们在前文介绍过，微软 ZeRO 可以对一个万亿参数模型可以使用 8 路模型并行、64 路管道并行和 8 路数据并行在 4,096 个 NVIDIA A100 GPU 上进行扩展。而FSDP（Fully Sharded Data Parallel）是Facebook 深度借鉴微软ZeRO之后提出的PyTorch DDP升级版本，可以认为是对标微软 ZeRO，其本质是 parameter sharding。Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上。我们会以 Google，微软和 Facebook 的论文，博客以及代码来进行学习分析。
AMP（Accelerated Mobile Pages – 加速移动页面）是 Google 推出的一种为静态内容构建 Web 页面，提供可靠和快速的渲染，加快移动页面加载的速度，提高用户的浏览体验。
点个关注👆跟腾讯工程师学技术 导语| 本文将深入介绍 Chromium 内核组成结构，并以渲染流水线为主线，从接收字节码开始，按渲染流程来一步一步分析这个字节码究竟是如何转变成屏幕上的像素点的。 现代浏览器架构 在开始介绍渲染流水线之前，我们需要先介绍一下 Chromium 的浏览器架构与 Chromium 的进程模型作为前置知识。 一、两个公式 公式 1：浏览器 = 浏览器内核 + 服务 Safari = WebKit + 其他组件、库、服务 Chrome = Chromium + Google
GitHub 仓库地址：https://github.com/yanqiangmiffy/amp-pytorch
该函数接收4个参数，分别用来储存结果，a数组，b数组，数组长度，并将a和b数组相加，结果储存在s里面。
SMP——Symmetric Multi-Processing (SMP)，即对称多处理器结构
我们今天的主要内容将不谈论H100（作为一个卡）本身具有的特性，像是功耗，频率范围，SP数量, 访存带宽这些"商品指标"，而是想更多集中于这一代卡（计算能力9.0+）的可能的通用特性。这样今天的讨论可能对本系列的卡（包括还未出的家用版）都有用，而不至于变成针对一款谁都买不起的空中楼阁的讨论。 对具体卡的指标感兴趣的人可以自行看到时候的广告。 在Hopper白皮书里，有这样一个图： 这一带的卡的SM里面，依然是4个Schedulers吗？或者说，这一代卡的SM，拥有什么样的变化？这个whitepaper没
深度神经网络训练传统上依赖IEEE单精度格式，但在混合精度的情况下，可以训练半精度，同时保持单精度网络的精度。这种同时使用单精度和半精度表示的技术称为混合精度技术。
AMP(Asymmetric Multi-Processing)，即非对称多处理架构。“非对称AMP”双系统是指多个核心相对独立运行不同的操作系统或裸机应用程序，如Linux + RTOS/裸机，但需一个主核心来控制整个系统以及其它从核心。每个处理器核心相互隔离，拥有属于自己的内存，既可各自独立运行不同的任务又可多个核心之间进行核间通信。
Distributed data parallel training in Pytorchyangkky.github.io
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方案：3个核（Linux或Debian） + 1个核（RT-Thread） Debian-AMP工程
两者都是从SF获取一块内存，绘制都是在APP端，绘制好后都是通知SF去进行合成图层
作者：Jack Chih-Hsu Lin翻译：陈之炎校对：王紫岳 本文约4600字，建议阅读9分钟18个必须知道的PyTorch提速秘籍：工作原理和方法。 调整深度学习管道如同找到合适的齿轮组合（图片来源：Tim Mossholder） 为什么要阅读本博？ 深度学习模型的训练/推理过程涉及到多个步骤。在时间和资源受限的情况下，实验迭代速度越快，越能优化模型的预测性能。本博收集整理了些许能够最大限度提高内存效率以及最小化运行时间的PyTorch的技巧和秘籍。但为了更好地利用这些技巧，我们还需要了解它的工
Ps：一、二主要解释一些专有名词，具体“ AMP 开发规范 ”可以直接参阅第三专题！
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 排版：AI算法小喵 1. Take-Away 笔者使用 PyTorch 编写了不同加速库在 ImageNet 上的使用示例（单机多卡）。需要的同学可以当作 quickstart 将所需要的部分 copy 到自己的项目中（Github 请点击下面链接）： nn.DataParallel[1] 简单方便的 nn.DataParallel torch.distributed[2] 使用 torch.distributed 加速并行训练 torch.multiprocessi
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