PyTorch Data Parrallel数据并行 可选择:数据并行处理 本文将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU. 通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单.可以将模型放在一个 GPU: device = torch.device("cuda:0") model.to(device) 可以复制所有的张量到 GPU: mytensor = my_tensor.to(device) 调用 my_tensor.to(device) 返回一个 my_tensor…

%matplotlib inline 数据并行(选读) Authors: Sung Kim and Jenny Kang 在这个教程里,我们将学习如何使用 DataParallel 来使用多GPU. PyTorch非常容易就可以使用多GPU,用如下方式把一个模型放到GPU上: device = torch.device("cuda:0") model.to(device) GPU: 然后复制所有的张量到GPU上: mytensor = my_tensor.to(device) 请注意,…

[源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 DP 之中的优化器 2.1 流程 2.2 使用 0x03 DDP 之中的优化器 3.1 流程 3.2 优化器状态 3.3 使用 0x04 Horovod 的优化器 4.1 hook 同步梯度 4.1.1 注册 hooks 4.1.2 归并梯度 4.1.2.1 MPI 函数 4.1.2.2 原理图 4.2 s…

[源码解析] PyTorch 分布式(1) --- 数据加载之DistributedSampler 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(1) --- 数据加载之DistributedSampler 0x00 摘要 0x01 数据加载 1.1 加速途径 1.2 并行处理 1.3 流水线 1.4 GPU 0x02 PyTorch分布式加载 2.1 DDP 2.2 分布式加载 0x03 DistributedSampler 3.1 初始化 3.2 迭代方法 3.3 shuffle数据集 3.3…

[源码解析] PyTorch 分布式(2) --- 数据加载之DataLoader 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(2) --- 数据加载之DataLoader 0x00 摘要 0x01 前情回顾 0x02 DataLoader 2.1 初始化 2.2 关键函数 2.3 单进程加载 2.3.1 区分生成 2.3.2 迭代器基类 2.3.3 单进程迭代器 2.3.4 获取样本 2.4 多进程加载 2.4.1 总体逻辑 2.4.2 初始化 2.4.3 业务重置 2.4.4 获取 inde…

从10g开始,Oracle提供更高效的Data Pump(即expdp/impdp)来进行数据的导入和导出,老的exp/imp还可以用,但已经不建议使用.注意:expdp/impdp和exp/imp之间互不兼容,也就是说exp导出的文件只能用imp导入,expdp导出的文件只能用impdp导入. Data Pump的组成部分   Data Pump有以下三个部分组成: 客户端工具:expdp/impdp Data Pump API (即DBMS_DATAPUMP) Metadata API(即D…

深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测…

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian…

Oracle Data Pump(以下简称数据泵)是Oracle 10g开始提供的一种数据迁移工具,同时也被广大DBA用来作为数据库的逻辑备份工具和体量较小的数据迁移工具.与传统的数据导出/导入工具,即exp/imp工具相比,数据泵更为高效和安全,数据泵主要包含以下三个部分: 操作系统命令行客户端,expdp和impdp: DBMS_DATAPUMP PL/SQL包(也被认为是Data Pump API): DBMS_METADATA PL/SQL包(也被认为是Metadata API). DB…

前言 许多个人计算机和工作站都有多个CPU核心,可以同时执行多个线程.利用硬件的特性,使用并行化代码以在多个处理器之间分配工作. 应用场景 文件批量上传 并行上传单个文件.也可以把一个文件拆成几段分开上传,加快上传速度. 数据分批计算 如几百万数据可以拆成许多无关联的部分,并行计算处理.最后聚合. 数据推送 也是需要将数据拆解后,并行推送. 任务并行库-数据并行 如果在一个循环内在每次迭代只执行少量工作或者它没有运行多次迭代,那么并行化的开销可能会导致代码运行的更慢.使用并行之前,应该对线程(锁…