​  前言  目前比较常见的并行训练是数据并行,这是基于模型能够在一个GPU上存储的前提,而当这个前提无法满足时,则需要将模型放在多个GPU上.现有的一些模型并行方案仍存在许多问题,本文提出了一种名为PatrickStar的异构训练系统.PatrickStar通过以细粒度方式管理模型数据来更有效地使用异构内存,从而克服了这些缺点. 本文附上了PatrickStar的使用示例.PatrickStar与模型定义无关,在PyTorch脚本上添加几行代码可以带来端到端的加速. 本文来自公众号CV技术指南…

PyTorch 在学术圈里已经成为最为流行的深度学习框架,如何在使用 PyTorch 时实现高效的并行化? 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. 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2006.15704.pdf PyTorch 是深度学习研究和应用中广泛使用的科学计算包.深度学习的最新进展证明了大型数据集和大型模型的价值,这需要扩…

1 导引 我们在博客<Python:多进程并行编程与进程池>中介绍了如何使用Python的multiprocessing模块进行并行编程.不过在深度学习的项目中,我们进行单机多进程编程时一般不直接使用multiprocessing模块,而是使用其替代品torch.multiprocessing模块.它支持完全相同的操作,但对其进行了扩展. Python的multiprocessing模块可使用fork.spawn.forkserver三种方法来创建进程.但有一点需要注意的是,CUDA运行时不支…

文章目录 4.5 多GPU并行训练 4.5.1 torch.nn.DataParalle 4.5.2 torch.distributed 4.5.3 torch.utils.checkpoint import torch import torchvision torch.__version__ '1.0.0' 4.5 多GPU并行训练 在我们进行神经网络训练的时候,因为计算量巨大所以单个GPU运算会使得计算时间很长,使得我们不能够及时的得到结果,例如我们如果使用但GPU使用ImageNet的数据…

多卡训练模式: 进行深度学习模型训练的时候,一般使用GPU来进行加速,当训练样本只有百万级别的时候,单卡GPU通常就能满足我们的需求,但是当训练样本量达到上千万,上亿级别之后,单卡训练耗时很长,这个时候通常需要采用多机多卡加速.深度学习多卡训练常见有两种方式,一种是数据并行化(data parallelism),另外一种是模型并行化(model parallelism). 深度模型训练方法: 深度学习模型的训练是一个迭代的过程,在每一轮迭代过程中,前向传播算法会根据当前参数的取值,计算出在一小部…

命令式数据并行   Visual C# 2010和.NETFramework4.0提供了很多令人激动的新特性,这些特性是为应对多核处理器和多处理器的复杂性设计的.然而,因为他们包括了完整的新的特性,开发人员和架构师必须学习一种新的编程模型. 这一章是一些新的类.结构体和枚举类型,你可以使用这里来处理数据并行的场景.这章将为你展示怎样创建并行代码和描述与每个场景相关的新概念,而不是关注并发编程中的最复杂的问题.这样你将可以更加充分的理解性能改进. 开始并行任务  使用先前版本的.NET Frame…

命令式数据并行   Visual C# 2010和.NETFramework4.0提供了很多令人激动的新特性,这些特性是为应对多核处理器和多处理器的复杂性设计的.然而,因为他们包括了完整的新的特性,开发人员和架构师必须学习一种新的编程模型. 这一章是一些新的类.结构体和枚举类型,你可以使用这里来处理数据并行的场景.这章将为你展示怎样创建并行代码和描述与每个场景相关的新概念,而不是关注并发编程中的最复杂的问题.这样你将可以更加充分的理解性能改进. 开始并行任务  使用先前版本的.NET Frame…

所谓的数据并行的条件是: 1.拥有大量的数据. 2.对数据的逻辑操作都是一致的. 3.数据之间没有顺序依赖. 运行并行编程可以充分的利用现在多核计算机的优势.记录代码如下: public class ParallerFor { public List<string> studentList; public ParallerFor() { this.studentList = new List<string>(); ; i < ; i++) { this.studentList…

前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理). CPU:缓存对程序员透明.应用程序员无法通过编程手段操纵缓存. 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32…

前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理). CPU:缓存对程序员透明.应用程序员无法通过编程手段操纵缓存. 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32…