计图MPI分布式多卡

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计图MPI分布式多卡计图分布式基于MPI(Message Passing Interface),主要阐述使用计图MPI,进行多卡和分布式训练.目前计图分布式处于测试阶段. 计图MPI安装计图依赖OpenMPI,用户可以使用如下命令安装OpenMPI: sudo apt install openmpi-bin openmpi-common libopenmpi-dev 计图会自动检测环境变量中是否包含mpicc,如果计图成功的检测到了mpicc,输出如下信息: [i 0502 14:09:55…

计图(Jittor) 1.1版本：新增骨干网络、JIT功能升级、支持多卡训练

计图(Jittor) 1.1版本:新增骨干网络.JIT功能升级.支持多卡训练深度学习框架-计图(Jittor),Jittor的新版本V1.1上线了.主要变化包括: 增加了大量骨干网络的支持,增强了辅助转换脚本的能力,降低用户开发和移植模型的难度. JIT(动态编译)功能升级,可支持高性能的自定义算子开发,并降低了用户开发自定义算子的难度. 新增分布式功能,用户无需修改代码,只需要修改启动命令,单卡版本的训练程序可以直接无缝部署到多卡甚至多机上. 此外,Jittor还新增支持了大量神经网络算子,…

openlayers-统计图显示(中国区域高亮)

openlayers版本: v3.19.1-dist 统计图效果: 案例下载地址:https://gitee.com/kawhileonardfans/openlayers-example/tree/master/openlayers-%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%9B%BE%E6%98%BE%E7%A4%BA(%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E5%8C%BA%E5%9F%9F%E9%AB%98%E4%BA%AE) 使用浏览器:谷歌80.0.3987.162(…

用动图讲解分布式 Raft

一.Raft 概述 Raft 算法是分布式系统开发首选的共识算法.比如现在流行 Etcd.Consul. 如果掌握了这个算法,就可以较容易地处理绝大部分场景的容错和一致性需求.比如分布式配置系统.分布式 NoSQL 存储等等,轻松突破系统的单机限制. Raft 算法是通过一切以领导者为准的方式,实现一系列值的共识和各节点日志的一致. 二.Raft 角色 2.1 角色跟随者(Follower):普通群众,默默接收和来自领导者的消息,当领导者心跳信息超时的时候,就主动站出来,推荐自己当候选人. 候…

8.3 MPI

MPI 模型如图MPI的各个运算节点是分布式的.每一个节点可以视为是一个“Thread”,但这里的不同之处在于这些节点没有所谓的共享内存,或者说Global Memory.所以,在后面也会看到,一般会有一个节点专门处理数据传输和分配的问题.MPI和CUDA的另一个不同之处在于MPI只有一级结构,即所有的节点都在一个全局命名空间下,不像CUDA那样有Grid/Block/Thread三级层次.MPI同样也是基于SPMD模型,所有的节点执行相同的指令,而每个节点根据自己的ID来确定指令处理的数据,…

Horovod 分布式深度学习框架相关

最近需要 Horovod 相关的知识,在这里记录一下,进行备忘: 分布式训练,分为数据并行和模型并行两种: 模型并行:分布式系统中的不同GPU负责网络模型的不同部分.神经网络模型的不同网络层被分配到不同的GPU或者同一层内部的不同参数被分配到不同的GPU之上: 数据并行:不同的GPU有同一个模型的多个副本,每个GPU分配到不同的数据,然后将所有的GPU的结果按照某种方式合并: 不同的GPU,可以是同一台机器之上的多个GPU或者是不同机器上的GPU; 在数据并行过程中,各个GPU之间需要同步模型参…