Facebook TSDB论文Gorilla分析 背景 TSDB时序数据库用于存储时间相关的数据,常用于监控系统的数据存储,分布式的TSDB提供了海量的数据存储能力,如InfluxDB.OpenTSDB等.关于TSDB更多详情,可以参考该系列博客:时间序列数据的存储和计算. 随着监控数据量增长,对TSDB查询性能的要求越来越高,尤其是自动化运维系统,大量的查询操作让基于磁盘的TSDB系统难以满足. Facebook基于此需求推出了TSDB论文,设计了一个基于内存的TSDB:Gorilla.并开源…

本文转自:https://blog.csdn.net/weixin_40645129/article/details/81173088 CVPR2018已公布关于视频目标跟踪的论文简要分析与总结 一,A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 论文名称 A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 简介 此算法在SiamFC的基础上增加了语义分支,进一步提升Sia…

AlphaTensor论文阅读分析 目前只是大概了解了AlphaTensor的思路和效果,完善ing deepmind博客在 https://www.deepmind.com/blog/discovering-novel-algorithms-with-alphatensor 论文是 https://www.nature.com/articles/s41586-022-05172-4 解决"如何快速计算矩阵乘法"的问题 问题建模 变成single-player game \[\tau_…

文章链接: https://quinonero.net/Publications/predicting-clicks-facebook.pdf abstract Facebook日活跃度7.5亿,活跃广告主1百万 特征工程最重要:user和ad的历史信息胜过其他特征 轻微提升模型效果:数据新鲜度.学习率.数据采样 增加一个重要特征和选择正确的模型更关键 introduction 按点击收费广告效果依赖于点击率预估.相比于搜索广告使用搜索query,Facebook更依赖人口和兴趣特征. 本文发现…

[源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1) 0x00 摘要 0x01 简介 1.1 FAIR & FSDP 1.2 大规模训练计算能力需求 0x02 FSDP 如何工作 2.1 全参数分片 2.2 比对 2.3 梳理 2.3.1 思路 2.3.2 流程步骤 0x03 How to use FSDP 3.1 在语言模型中使用FSDP 3.2 在计算机视觉模型之中使用FSDP 3.3 在PyTorch Lightnin…

[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2) 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 ZeRO 1.1.1 ZeRO-1 1.1.2 ZeRO-2 1.1.3 ZeRO-3 1.2 DDP VS FSDP 0x02 总体逻辑 2.1 FSDP 2.2 原始ZeRO 1.2.1 初始化 1.2.2 前向传播 1.2.3 反向传播 2.3 FSDP代码 2.3.1 初始化 2.3.2 前向传播 2.3.3 分层优…

[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 0x00 摘要 0x01 ZeRO-Offload 1.1 设计原则 1.2 ZeRO 0x02 卸载策略 2.1 数据流图 2.2 限制CPU计算 2.3 最小化计算量 2.4 最大化内存节约 2.5 唯一最优化策略 2.6 ZeRO-Offload Schedule 2.6.1 单机计划 2.6.2 多节点计划 0x03 FairScale Offload 使…

计算广告CTR预估系列(七)--Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践 2018年06月13日 16:38:11 轻春 阅读数 6004更多 分类专栏: 机器学习 机器学习荐货情报局   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u010352603/article/details/80681100 计算广告CTR预估系列(七)–Facebook经典模型LR+GBDT理论与…

[论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO 目录 [论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO 0x00 摘要 0x01 综述 1.1 挑战 1.1.1 显存效率 1.1.2 计算效率 1.2 权衡 1.2.1 数据并行 1.2.2 模型并行 1.2.3 流水线并行 1.3 通过 3D 并行实现内存和计算效率 1.4 3D 并行如何利用每种并行性 0x02 引论 2.1 原文摘要 2.2 原文引论 2.2.1 优化模型状态 2.2…

[论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 Google Weight Sharding 目录 [论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 Google Weight Sharding 0x00 摘要 0x01 引文 0x02 XLA背景知识 2.1 All-reduce. 2.2 算子融合 0x03 权重更新分片 3.1 All-reduce分解 3.2 挑战 0x04 图转换 4.1 分片表示 4.1.1 数据格式化 4.1.2 Non-ele…