PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了用于分布式训练的torch.nn.distributed 包。然而，有时你可能会遇到一些错误信息，例如 "Distributed package doesn't have NCCL built-in"。那么，我们该如何解决这个问题呢？
安装 cuda 9.0; https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/nvidia-driver-cuda-installation.html
https://ark.intel.com/content/www/cn/zh/ark/products/133293/intel-z390-chipset.html
很巧的是编译安装tensorflow-gpu版成功了。 tensorflow已经更新到1.13版，官方的linux安装文件采用的是glibc2.23， 而centos只支持到glibc2.17，所以在使用pip install tensorflow-gpu安装后的使用过程中会报错：
本文介绍了如何在CentOS 7上安装NVIDIA CUDA工具包以及CUDNN，并使用Docker和Nvidia-Docker来安装深度学习环境。通过这些环境，可以方便地运行深度学习模型的训练、测试和部署。
FastMoE 是一个易用且高效的基于 PyTorch 的 MoE 模型训练系统.
torch.distributed 支持三个后端，每个后端具有不同的功能。下表显示哪些功能可用于CPU/CUDA张量。仅当用于构建PyTorch的实现支持时，MPI才支持CUDA。
本文主要介绍了分布式深度学习的各框架以及一些分布式深度学习训练中的常见问题，如：docker及ssh环境问题、nccl多机通信问题等。
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。
近日微软更新了自家开源深度学习工具包CNTK，新的版本号为2.3，带来了多项性能改进。 CNTK全名为Computational Network Toolkit，与谷歌的TensorFlow、Facebook的Caffe/Caffe2一样是开源的计算平台/工具包，意在服务更多深度学习、人工智能的研究人员和开发者们。从2016年开源起，微软就宣传CNTK的性能明显高于Caffe、Theano、TensoFlow等其它的一些热门工具，当然也提供了基于英伟达cuDNN的一到多GPU加速支持。 CNTK在2.0的多
nccl-test 工具是 nvidia 开源的一项用于测试 NCCL 集合通信的工具。可以用于检测集合通信是否正常、压测集合通信速率。官方开源地址：https://github.com/NVIDIA/nccl-tests
直接运行build_win.cmd文件即可，在执行之前可以先检查一下python的版本，Caffe-windows只支持python2.7与python3.5两个python版本，其它都不支持！我的执行如下：
随着大型模型的参数量从十亿量级跃升至万亿级别，其训练规模的急剧扩张不仅引发了集群成本的显著上涨，还对系统稳定性构成了挑战，尤其是机器故障的频发成为不可忽视的问题。对于大规模分布式训练任务而言，可观测性能力成为了排查故障、优化性能的关键所在。所以从事大型模型训练领域的技术人，都会不可避免地面临以下挑战：
AI 前线导读： 近日，字节跳动人工智能实验室宣布开源一款高性能分布式深度学习训练框架 BytePS，在性能上颠覆了过去几年 allreduce 流派一直占据上风的局面，超出目前其他所有分布式训练框架一倍以上的性能，且同时能够支持 Tensorflow、PyTorch、MXNet 等开源库。
3、查看pip版本：确认 Python 有对应的 pip，检查 Python 对应的 pip 的版本，确认是 9.0.1+：
本文的目的是分享在TX1上安装Tensorflow Serving时遇到的主要问题，避免重复踩坑。
官网下载链接，可能需要登录 清华下载地址 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/cudnn-7.6.5-cuda10.2_0.tar.bz2
OpenAI的Chat-GPT为我们揭示了通用人工智能的潜力，而GPT4-Turbo的发布进一步拓宽了我们对通用人工智能的想象边界，国内各种大型模型如同雨后春笋般涌现。同时，大模型训练所带来的各种工程化问题也接踵而至。 大模型训练通常涉及大量的参数、巨大的计算需求和复杂的网络结构，这使得整个训练过程变得极其复杂。在这种情况下，训练过程中可能出现的故障可以来自硬件、软件、网络、应用等多个方面，这使得故障定位和排除工作变得异常困难。 训练过程中的任何故障都可能导致训练中断，从而损失从上一个检查点到中断时的所有计算。重新启动训练任务也需要一定的时间，而昂贵的计算资源使得每一秒都显得尤为重要，毕竟“时间就是金钱”。 本文将专注于大模型训练的故障的定位，尝试提供一些解决思路和方法，希望能为读者带来一些帮助和启示。
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。
在使用 GPU 服务器安装 GluonTS 做时间序列预测有关的项目时，报错如下（吐槽，用 MXNet 的时候，经常遇到报错emmm）：
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。
安装Git（如果尚未安装）： 确保你的系统上已经安装了Git。可以通过运行以下命令来安装Git：
注：cuDNN在很多工程中兼容性较差，可能需要安装特定的历史版本，只需对如上命令中的版本进行修改. 查看caffe 是否成功使用cuDNN v5：
文心大模型开发套件ERNIEKit，面向NLP工程师，提供全流程大模型开发与部署工具集，端到端、全方位发挥大模型效能。
查看GPU型号： lspci | grep -i nvidia 驱动安装： https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 下载对应版本的驱动驱动
通过MPI获取本机rank(可理解为进程)数量localrank，用于rank绑定GPU；
在Training方面比较重要的库是cuDNN。cuDNN是深度学习基础模块加速库，可以支持所有主流的深度学习框架，比如Caffe、Tensorflow、CNTK、Theano、PyTorch等,这些基础模块指的是深度学习框架中常用的一些layer（神经网络层）操作，比如卷积、LSTM、全连接、Pooling（池化层）等。那么cuDNN的优势有什么呢？首先它将layer专门针对GPU进行了性能调优；第二是cuDNN以调用库函数的方式进行神经网络设计，能够大大节省开发者的时间，让大家可以将时间和精力集中在
问题详情： 深度学习中常常需要多GPU并行训 练，而Nvidia的NCCL库NVIDIA/nccl（https://github.com/NVIDIA/nccl）在各大深度学习框架（Caffe/Tensorflow/Torch/Theano）的多卡并行中经常被使用，请问如何理解NCCL的原理以及特点？ 回答： NCCL是Nvidia Collective multi-GPU Communication Library的简称，它是一个实现多GPU的collective communication通信（all-
深度学习中常常需要多GPU并行训练，而Nvidia的NCCL库NVIDIA/nccl（https://github.com/NVIDIA/nccl）在各大深度学习框架（Caffe/Tensorflow/Torch/Theano）的多卡并行中经常被使用，请问如何理解NCCL的原理以及特点？ NCCL是Nvidia Collective multi-GPU Communication Library的简称，它是一个实现多GPU的collective communication通信（all-gather, red
nccl: NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) 集合通信接口
因为3d检测训练时间太久，所以想要在mmdet3d上开多机，发现加载完标注文件pkl/json之后，卡住了，找到如下报错
在芯片性能提升有限的今天，分布式训练成为了应对超大规模数据集和模型的主要方法。本文将向你介绍流行深度学习框架 PyTorch 最新版本（ v1.5）的分布式数据并行包的设计、实现和评估。
Caffe框架下载地址：https://github.com/BVLC/caffe
运算速度达每秒百亿亿次的 E 级计算机，被称作“超级计算机界的下一顶皇冠”。8 月 5 日，国产超算研制向着这一皇冠又迈进了一步：神威E级超算原型机在国家超级计算济南中心完成部署，并正式启用。 这一原型机的系统软件，由完全自主研发的神威睿思操作系统、神威睿智编译器等构建。运算系统全部采用“神威26010＋”众核处理器，高速互连网络系统全部采用申威网络交换芯片、申威消息处理芯片，这些关键部件均具备完全自主知识产权。存储和管理系统由申威多核处理器构建，实现对该领域产品的国产化替代。（via. 新华网）
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。
计算机网络通信中最重要两个衡量指标主要是 带宽 和 延迟。分布式训练中需要传输大量的网络模型参数，网络通信至关重要。
在NGC集群使用https://github.com/pytorch/examples/blob/main/imagenet/main.py跑ImageNet分布式训练，运行命令是
详细见：https://www.cnblogs.com/jc-home/p/11630710.html
背景 随着 AI 模型规模的越来越大，训练数据的越来越多，用户对模型的迭代效率也要求越来越高，单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景，使用单机多卡或多机多卡训练成为趋势。单机多卡训练场景的参数同步借助目前 NVIDIA NVLINK 技术已经得到了很好地解决，而多机多卡场景由于对网络通信的强依赖就没有那么简单。 目前网卡厂商提供的 RoCE 等 RDMA 技术，使得多机通信效率大幅提升，但是如何在25G或 50G VPC 网络环境下提升分布式训练系统的通信效率，仍然是目前公有云厂商亟需解决的
https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/127705588
分布式和并行计算，在计算机领域是非常重要的概念。对于一些行外人来说，总觉得这是一些很简单的工作，但是如果我们纵观计算机的硬件发展史，从CPU到GPU，再到TPU和华为的昇腾（NPU），乃至当下的热点量子计算机（QPU），其实就是一个分布式与并行计算的发展史。从简单的数据并行，到算法并行，到图的并行，最后是量子叠加所带来的物理并行。因此能否做好分布式与并行的技术，很大程度上决定了一个工具的性能上限，本文我们一起来研究一下MindSpore分布式训练的方法。
在深度学习或者其他参数优化领域中，对于结果的可视化以及中间网络结构的可视化，也是一个非常重要的工作。一个好的可视化工具，可以更加直观的展示计算结果，可以帮助人们更快的发掘大量的数据中最有用的信息。而一般的深度学习框架或者是一些开源软件会支持这种可视化工具的接口。常见的可视化工具有TensorBoard和MindSpore的MindInsight，本文主要介绍MindInsight的安装与基本使用方法。
如果出现 libnccl.so not found，在 ~/.bashrc 中设置 LD_LIBRARY_PATH.
从CDSW1.1.0开始支持GPU，具体可以参考Fayson之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》，从最新的CDSW支持GPU的网站上我们可以查到相应的Nvidia Drive版本，CUDA版本以及TensorFlow版本，如下：
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。
随着机器学习模型，和数据量的不断增长，模型训练逐渐由单机训练，转变为分布式的多机训练。在分布式深度学习中，数据并行是最为常用的模型训练方式。然而数据并行的模型训练过程中，需要频繁的做数据聚合/模型同步。参与运算的 GPU 数量越多，其对应的数据聚合的开销也会越大。当下单个 GPU 的算力不断增加，GPU 间的数据聚合成成了新的分布式机器学习的瓶颈。
torch.distributed.init_process_group(backend, init_method=None, timeout=datetime.timedelta(0, 1800), world_size=-1, rank=-1, store=None, group_name='')[source]
冯克环，腾讯云异构计算研发工程师，专注于云上 AI 训练加速相关技术，对 GPU 虚拟化、GPU 训练加速有深厚的积累，目前负责腾讯云 AI 训练加速相关技术的研发以及性能优化工作。 张锐，腾讯云网络虚拟化研发工程师，在之前的工作中专注于 AI 训练网络优化方面的工作，在 RDMA、GPU 通信优化等方面有较多经验，目前专注于做云上AI训练通信优化方面的工作。 背景 随着 AI 模型规模的越来越大，训练数据的越来越多，用户对模型的迭代效率也要求越来越高，单个 GPU 的算力显然无法满足大部分业务场景，使
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