https://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/5827059.html
專 欄 ❈PytLab,Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化 算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 blog:http://ipytlab.com github:https://github.com/PytLab ❈— 前言 在高性能计算的项目中我们通常都会使用效率更高的编译型的语言例如C、C++、Fort
在之前的博客中我们介绍过concurrent等python多进程任务的方案,而之所以我们又在考虑MPI等方案来实现python并行计算的原因,其实是将python的计算任务与并行计算的任务调度分层实现。在concurrent和multiprocessing等方案中,我们的python计算任务和调度任务是一体化的,而且还有一个比较大的限制是没办法跨节点操作的,这对于任务与环境的定制化程度要求是比较高的。而MPI的方案在设计初期就考虑到了多节点之间通信的问题,而这种分层式的任务调度解决方案其实在架构上看也更加的合理。做计算的人只要考虑单个进程下的任务如何执行就可以了,至于任务如何并行如何调度,那就是上层的MPI该做的事情了。
from mpi4py import MPI comm = MPI.COMM_WORLD rank = comm.Get_rank() print("hello world from process ", rank)
專 欄 ❈PytLab,Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化 算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 blog:http://ipytlab.com github:https://github.com/PytLab ❈ 前言 本文中作者使用MPI的Python接口mpi4py来将自己的遗传算法框架GAFT进行多
Python在处理大的数据集的时候总是速度感人。代码一旦开始运行,剩下的时间只好满心愧疚地刷手机。
如果报错说“Aborting because C++ compiler does not work.”,就安装下编译器:
由于CASCI/CASSCF计算量随活性空间呈指数增长,超过(16,16)的计算在高配机器上几乎不可能。近似求解大活性空间的方法通常有DMRG, selected CI等等。Block-1.5是做DMRG计算的经典程序,由Sandeep Sharma和Garnet Chan开发,虽然早在5年前就不更新了,但其计算速度仍高于很多同类程序。Block-1.5一般结合PySCF使用,可以进行DMRG-CASCI,DMRG-CASSCF和DMRG-SC-NEVPT2等计算。笔者之前在公众号上将该程序的安装拆分为几篇短文
安装mpi4py所需要的依赖包(python2.7版本/Cpython/Openmpi) 1.源码包安装Python2.7版本
有任务需要处理一堆收集来得开源数据集,在服务器单机跑了一天才给结果,多方咨询有HPC可以用,或者叫supercomputer,或者叫计算机集群,大部分的简称grid。看了wiki、confluence,给出一堆链接在脑海中织出密密麻麻的蜘蛛网——无从下手。居然没有use case出发端到端的参考demo,真是无力吐槽。自力更生求助google,youtube,stack overflow,梳理下来,简而言之,可以理解分而治之多线程的多处理核(cpu/gpu)的版本,涉及算力资源调度引入slurm,涉及通讯引入mpi。
Python pandas、NumPy、scikit-learn 只能在单机运行,如果你还还在困扰如何将这些任务横向扩展,这本书正适合你!
还记得今年4月伯克利BAIR实验室发布的那个会“18般武艺”的DeepMimic模型吗?他们使用强化学习技术,用动作捕捉片段训练模型,教会了AI智能体完成24种动作,走路、跑步就不用说了,还包括翻跟斗、侧翻跳、投球、高踢腿等等高能动作。
近年来得益于其轻量、易学易用、第三方支持依赖库多的特点,Python 语言大量被用于机器学习相关的研究、项目开发。在学术界,有以 Scikit-Learn 为代表的全能机器学习库;在产业界,有以 TensorFlow、PyTorch 为代表的生产级机器学习模型计算框架。(当然,学术界实际上构建大规模深度学习模型时也会用到 PyTorch 等计算框架。)但对于大多数人来说,学习这些库、框架或者借助它们从事某些研究、项目开发时,可能还是在用自己的笔记本、台式机。哪怕是在高校的实验室里,这种事情也是屡见不鲜。因此,有交互界面、相对容易上手的 Anaconda 可能会作为大家管理 Python 环境的首选。
并行计算是在多个处理单元上同时执行计算任务的方法,以提高程序的性能。在 NumPy 中,可以使用一些工具和技术来进行并行计算,充分利用多核处理器的优势。在本篇博客中,我们将深入介绍 NumPy 中的并行计算,并通过实例演示如何应用这些技术。
https://open.oceanbase.com/docs/observer-cn/V3.1.2/10000000000015567
ChainerCV是一个使用Chainer训练和运行神经网络以进行计算机视觉任务的工具集合。
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架,在业界得到了广泛应用。
GIL(global interpreter lock),全局解释器锁,是很多编程语言实现中都具有的特性,由于它的存在,解释器无法实现真正的并发。它也是 Python 中经常讨论的话题之一。
本章,我们学习另一种部署分布式Python应用的的方法。即使用高性能计算机(HPC)群(也叫作超级计算机),它们通常价值数百万美元(或欧元),占地庞大。 真正的HPC群往往位于大学和国家实验室,创业公司和小公司因为资金难以运作。它们都是系统巨大,有上万颗CPU、数千台机器。 经常超算中心的集群规模通常取决于电量供应。使用几兆瓦的HPC系统很常见。例如,我使用过有160000核、7000节点的机群,它的功率是4兆瓦! 想在HPC群运行Python的开发者和科学家可以在本章学到有用的东西。不使用HPC群的读者,
可以说这两个问题一直困扰每一个学习者,为了解决这些问题,谷歌公司开源了AutoML(貌似收费)。此外还有Keras(后期详解),本篇文章介绍一个自动化学习包: DeepHyper
还可以通过 add_done_callback 指定回调函数,当结果可用时,调用它(第一参数为 future obj)
训练代码的开源路径:https://github.com/PaddlePaddle/PARL
在前段时间 2022 世界人工智能大会(WAIC)上, OpenMMLab 基于新一代训练架构 MMEngine ,发布了全新的 OpenMMLab 2.0 视觉算法体系,详细见上一期内容。
说到并行计算,我们有一个不可绕开的话题——MPI编程。MPI是一个跨语言的通讯协议,用于编写并行计算机。支持点对点和广播。MPI是一个信息传递应用程序接口,包括协议和和语义说明,他们指明其如何在各种实现中发挥其特性。MPI的目标是高性能,大规模性,和可移植性。MPI在今天仍为高性能计算的主要模型。与OpenMP并行程序不同,MPI是一种基于信息传递的并行编程技术。消息传递接口是一种编程接口标准,而不是一种具体的编程语言。简而言之,MPI标准定义了一组具有可移植性的编程接口。
学习参考地址:https://www.jianshu.com/p/2fd31665e816
MPI(Message Passing Interface) 是一种可以支持点对点和广播的通信协议,具体实现的库有很多,使用比较流行的包括 Open Mpi, Intel MPI 等等,关于这些 MPI 库的介绍和使用,本文就不多赘述了,各位可以看看官方文档。
即进程组。默认情况下,只有一个组,一个 job 即为一个组,也即一个 world。
TensorRT-LLM是一个由Nvidia设计的开源框架,用于在生产环境中提高大型语言模型的性能。该框架是基于 TensorRT 深度学习编译框架来构建、编译并执行计算图,并借鉴了许多 FastTransformer 中高效的 Kernels 实现,并且可以利用 NCCL 完成设备之间的通讯。
具体来讲,本文首先介绍了分布式计算的基本概念,以及分布式计算如何用于深度学习。然后,列举了配置处理分布式应用的环境的标准需求(硬件和软件)。最后,为了提供亲身实践的经验,本文从理论角度和实现的角度演示了一个用于训练深度学习模型的分布式算法(同步随机梯度下降,synchronous SGD)。
本公众号之前发过几篇多组态(multi-configurational)方法的介绍:
本文以 PyTorch 官方文档 https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_tuto.html 为基础,对如何编写分布式进行了介绍,并且加上了自己的理解。
1. 在安装依赖库的时候,遇到: @gxjun-Latitude-E5440:~$ sudo apt-get install libatlas-base-dev 正在读取软件包列表... 完成 正在分析软件包的依赖关系树 正在读取状态信息... 完成 libatlas-base-dev 已经是最新的版本了。 升级了 0 个软件包,新安装了 0 个软件包,要卸载 0 个软件包,有 419 个软件包未被升级。 有 4 个软件包没有被完全安装或卸载。 解压缩后会消耗掉 0 B 的额外
这个系列是对DeepSpeed的教程做一下翻译工作,在DeepSpeed的Tutorials中提供了34个Tutorials。这些Tutorials不仅包含配置DeepSpeed完成分布式训练的标准流程,还包含一些DeepSpeed支持的一些Feature比如低比特优化器,Zero等等。最近有使用DeepSpeed做一些简单的模型训练实验的需求,所以开一下这个专题,尽量翻译完DeepSpeed的大多数Tutorials,不定期更新。这篇首先翻译一下Getting Started 和 Installation Details,CIFAR-10 Tutorial 这三个Tutorials。基于 PyTorch 2.0 版本运行 CIFAR-10 Tutorial 中碰到一些报错也给出了解决的方法。
AI 科技评论按:本文是 otoro.net 的系列技术博客之一,以通俗可视化的方法讲解了进化策略(Evolution Strategies)中的诸多概念。本篇介绍了如何使用进化策略来寻找前馈神经网络
如果发送的字节数等于接收的字节数,通信将成功。例如,可以发送一个包含两个int的数组,并接收一个long或者一个double。
之前的文章中介绍了天河二号的架构,我们大致了解到了天河二号是一个由很多计算节点组成的具有强大运算能力的超级计算机。
新智元编译 来源:blog.otoro.net 作者:David Ha 编译:肖琴 【新智元导读】“世界模型”(World Models)是谷歌大脑研究科学家 David Ha 和 Swiss A
ChatGPT 的横空出世开启了大语言模型 (LLM) 的普及元年,BERT、GPT-4、ChatGLM 等模型的非凡能力则展现出类似通用人工智能 (AI) 的巨大潜力,也因此得到了多行业、多领域的广泛关注。
MPI 提供了三种不同的通信方法,MPI 进程可以使用这些方法相互通信。下面讨论了这些通信方法:
业界AI应用中,GPU的使用逐渐增加,腾讯云TACO是一种异构计算加速软件服务,搭配腾讯自研的软硬件协同优化组件和硬件厂商特有优化方案,支持物理机、云服务器、容器等产品的计算加速、图形渲染、视频转码各个应用场景,帮助用户实现全方位全场景的降本增效。
0x00 前言 本篇是MPI的入门教程,主要是为了简单地了解MPI的设计和基本用法,方便和现在的Hadoop、Spark做对比,并尝试理解它们之间在设计上有什么区别。 身处Hadoop、Spark这些优秀的分布式开发框架蓬勃发展的今天,老的分布式编程模型是否没有必要学习?这个很难回答,但是我更倾向于花一个下午的时候来学习和了解它。 关于并发和并行编程系列的文章请参考文章集合 文章结构 举个最简单的例子,通过这个例子让大家对MPI有一个基本的理解。 解释一些和MPI相关的概念。 列举一些MPI的常用函数
https://blog.csdn.net/liu_feng_zi_/article/details/94286438
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最近,字节跳动发布了一款通用高性能分布式训练框架 BytePS,该框架支持 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 MXNet,并且可以在 TCP 或 RDMA 网络上运行。
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