分布式训练
飞桨框架v2.3发布，高复用性算子库、异构多云分布式训练等多项新特性重磅升级
2022年5月20日，Wave Summit 2022深度学习开发者峰会线上成功举办，飞桨深度学习开源框架2.3版本正式发布。新版本框架在深度定制开发能力、全流程的自动化水平等方面有大幅升级，涉及开发、训练、推理部署和云上飞桨各环节。API体系更加丰富，更便捷支持包括AI科学计算在内各领域模型开发；针对高阶开发者深度定制开发需求，飞桨框架2.3版本推出高复用性算子库、高扩展性参数服务器架构，进一步
日期 2023-06-12 10:48:40
张量模型并行详解 | 深度学习分布式训练专题
随着模型规模的扩大，单卡显存容量无法满足大规模模型训练的需求。张量模型并行是解决该问题的一种有效手段。本文以Transformer结构为例，介绍张量模型并行的基本原理。 模型并行的动机和现状我们在上一篇《数据并行：提升训练吞吐的高效方法|深度学习分布式训练专题》详细介绍了利用数据并行进行大规模分布式训练。读者不禁要问：仅仅使用数据并行，是否可以完全满足大模型训练的要求？随着技术的发展，业界内训练的
日期 2023-06-12 10:48:40
【Ubuntu】分布式训练/pycharm远程开发
前言摸到了组里配备的多卡服务器，对于一个习惯单卡环境的穷学生来说，就像是鸟枪换炮，可惜这炮一时还不会使用，因此就有了此番学习。pycharm远程开发在pycharm中，连接远程服务器非常容易，在解释器中选择远程服务器环境路径，以及项目同步文件夹即可。创建完成之后，系统会自动将本项目中所有的代码克隆上传到服务器中的相应路径。之后，每次修改，文件都会实时进行上传。从服务器上下载文件也比较容易，以同步r
日期 2023-06-12 10:48:40
登顶全球最权威AI性能基准评测，百度飞桨给分布式训练创造了标杆
机器之心报道作者：泽南大模型时代，飞桨产业级平台的优势开始显现。从问答、翻译、作画再到写论文，最近一段时间，实现各种神奇能力的 AI 总有个「大模型」的称号。在工业界，大模型也被视为重要的发展方向，它既可以减少机器学习训练对数据标注的需求，又无需手写专家知识，降低了 AI 应用的行业门槛。在业界和一些科学领域，人工智能已经进入了「炼大模型」的新阶段。然而天下没有免费的午餐，大模型带来了 AI 能力
日期 2023-06-12 10:48:40VLDB 2023 | 北大河图发布分布式训练神器Galvatron, 一键实现大模型高效自动并行
机器之心专栏机器之心编辑部北大河图团队提出了一套面向大模型的自动并行分布式训练系统Galvatron，相比于现有工作在多样性、复杂性、实用性方面均具有显著优势，论文成果已经被 VLDB 2023 接收。最近一段时间，「大模型」在 AI 领域的各种应用场景都大放异彩，其中基于 Transformer 的大规模预训练模型是最典型的大模型之一，已经成为了当前基础模型（Foundation Model）的
日期 2023-06-12 10:48:40【一】分布式训练---单机多卡多机多卡（飞桨paddle1.8）
1.分布式训练简介分布式训练的核心目的： 加快模型的训练速度。通过对训练任务按照一定方法拆分分配到多个计算节点进行计算，再按照一定的方法对需要汇总的信息进行聚合，从而实现加快训练速度的目的。1.1 分布式训练的并行方式在实际应用中，对训练任务的拆分方法是比较有限的，通常有如下几种： 数据并行：将数据集切分放到各计算节点，每个计算节点的计算内容完全一致，并在多个计算节点之间同步模型参数，我们
日期 2023-06-12 10:48:40【二】分布式训练---参数服务器训练（飞桨paddle1.8）
1.参数服务器训练简介参数服务器训练是分布式训练领域普遍采用的编程架构，主要解决以下两类问题：模型参数过大：单机内存空间不足，需要采用分布式存储。训练数据过多：单机训练太慢，需要加大训练节点,来提高并发训练速度。如图所示，参数服务器主要包含Server和Worker两个部分，其中Server负责参数的存储和更新，而Worker负责训练。简单来说，参数服务器训练的基本思路：当训练数据过多，一个Wor
日期 2023-06-12 10:48:40【三】分布式训练---单机多卡与多机多卡组网（飞桨paddle2.0+）更加推荐spawn方式！
1. 单机多卡启动并行训练飞桨2.0增加paddle.distributed.spawn函数来启动单机多卡训练，同时原有的paddle.distributed.launch的方式依然保留。paddle.distributed.launch通过指定启动的程序文件，以文件为单位启动多进程来实现多卡同步训练。以前在aistudio脚本任务说明里，就是推荐这种方法启动多卡任务。launch这种方式对进程管
日期 2023-06-12 10:48:40NLP涉及技术原理和应用简单讲解【二】：paddle（分布式训练、AMP自动混合精度训练、模型量化、模型性能分析）
参考链接：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/06_distributed_training/cluster_quick_start_cn.htmlhttps://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials/projectdetail/3949129#anchor-191.分布式训练Fle
日期 2023-06-12 10:48:40
深入理解Pytorch中的分布式训练
作者：台运鹏 (正在寻找internship...) 主页：https://yunpengtai.top鉴于网上此类教程有不少模糊不清，对原理不得其法，代码也难跑通，故而花了几天细究了一下相关原理和实现，欢迎批评指正！关于此部分的代码，可以去https://github.com/sherlcok314159/dl-tools查看「在开始前，我需要特别致谢一下一位挚友，他送了我双显卡的机器来赞助我做
日期 2023-06-12 10:48:40GNN如何分布式？中科院综述《图神经网络分布式训练》
来自计算所发布的研究分布式GNN训练中使用的各种优化技术，提供了分布式GNN训练的全面综述。图神经网络(GNNs)在图学习方面的有效性已被证明是广泛应用领域的一种强大的算法模型。为了扩大GNN训练以适应大规模和不断增长的图，最有前途的解决方案是分布式训练，它将训练工作量分布到多个计算节点。然而，对分布式GNN训练的工作流程、计算模式、通信模式和优化技术仍有初步了解。在本文中，我们通过研究分布式GN
日期 2023-06-12 10:48:40PyTorch 1.7发布：支持CUDA 11、Windows分布式训练
木易 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI自从7月份CUDA 11发布以来，就陆陆续续听到了网友类似的吐槽：这正说着，10月27日，PyTorch团队发布了PyTorch 1.7，终于能支持CUDA 11了，可喜可贺（狗头）。除此之外，这次1.7的版本，也带来了许多功能的更新和稳定。在更新上，有了许多新的应用编程接口，如支持与NumPy兼容的快速傅立叶变换的操作及性能分析工具。此
日期 2023-06-12 10:48:40
快手八卦！突破TensorFlow、PyTorch并行瓶颈的开源分布式训练框架来了！
来源：AI前线 本文约5200字，建议阅读8分钟 本文介绍了专门针对分布式场景设计了特定的优化算法同比，性能较同类提升60%。复制近日，快手和苏黎世理工宣布开源分布式训练框架 Bagua（八卦），相比于 PyTorch、TensorFlow 等现有深度学习开源框架仅针对系统层面进行优化，Bagua 突破了这一点，专门针对分布式场景设计了特定的优化算法，实现了算法和系统层面的联合优化，性能较同类提升
日期 2023-06-12 10:48:40Galvatron项目原作解读：大模型分布式训练神器，一键实现高效自动并行
目前「大模型」在 AI 领域的多种应用场景都在大放异彩，其中基于 Transformer 的大规模预训练模型已经成为了当前基础模型（Foundation Model）的核心架构。与此同时，这类稠密大模型拥有着动辄数十亿、百亿甚至万亿规模的参数量，面临高昂的计算、存储、以及通信成本，为 AI 基础设施带来了巨大的挑战。人们研发了很多工具（如 Megatron、DeepSpeed、FairSeq 等）
日期 2023-06-12 10:48:40基于 UAI-Train 平台的分布式训练
在大型数据集上进行训练的现代神经网络架构，可以跨广泛的多种领域获取可观的结果，涵盖从图像识别、自然语言处理到欺诈检测和推荐系统等各个方面，但训练这些神经网络模型需要大量浮点计算能力。虽然，近年来 GPU 硬件算力和训练方法上均取得了重大进步，但在单一机器上，网络训练所需要的时间仍然长得不切实际，因此需要借助分布式 GPU 环境来提升神经网络训练系统的浮点计算能力。 TensorFlow 分布式训
日期 2023-06-12 10:48:40Keras 之父讲解 Keras：几行代码就能在分布式环境训练模型 | Google I/O 2017
雷锋网按：在上周的谷歌开发者大会 I/O 2017 的讲座中，Keras 之父 Francois Chollet 被请出来向全世界的机器学习开发者进行一场对 Keras 的综合介绍以及实战示例。说起来，这个子小小的男人不但是畅销书 《Deep learning with Python》的作者，更在 Kaggle 的数据科学家中世界排名第 17 位（最高），堪称是青年 AI 工程师中的翘楚。也因
日期 2023-06-12 10:48:40KubeDL HostNetwork：加速分布式训练通信效率
作者：陈裘凯（ 求索） 前言 KubeDL 是阿里开源的基于 Kubernetes 的 AI 工作负载管理框架，取自"Kubernetes-Deep-Learning"的缩写，希望能够依托阿里巴巴的场景，将大规模机器学习作业调度与管理的经验反哺社区。目前 KubeDL 已经进入 CNCF Sandbox 项目孵化，我们会不断探索云原生 AI 场景中的最佳实践，助力算法科学家们简单高效地实现创新落
日期 2023-06-12 10:48:40分布式加载数据训练神经网络
训练 import multiprocessing.managers from multiprocessing import Queue task_queue = Queue() def return_t
日期 2023-06-12 10:48:40带你认识大模型训练关键算法：分布式训练Allreduce算法
摘要：现在的模型以及其参数愈加复杂，仅仅一两张的卡已经无法满足现如今训练规模的要求，分布式训练应运而生。 本文分享自华为云社区《分布式训练Allreduce算法》，原文作者：我抽签必中。 现在的模型以及其参数愈加复杂，仅仅一两张的卡已经无法满足现如今训练规模的
日期 2023-06-12 10:48:40【Ubuntu】分布式训练/pycharm远程开发
前言 摸到了组里配备的多卡服务器，对于一个习惯单卡环境的穷学生来说，就像是鸟枪换炮，可惜这炮一时还不会使用，因此就有了此番学习。 pycharm远程开发 在pyc
日期 2023-06-12 10:48:40PyTorch多卡分布式训练DistributedDataParallel 使用方法
PyTorch多卡分布式训练DistributedDataParallel 使用方法 目录 PyTorch多卡分布式训练DistributedDataParallel 使用方法 1.DP模式和DP模式 (1)单进程多GPU训练模式:DP模式 (2)多进程多GPU训练模式：DDP模式 2.Pytorch分布式训练方法 3.Pyto
日期 2023-06-12 10:48:40MindSpore分布式并行训练 （GPU-Docker）mindspore—1.2.1—gpu—docker版本运行报错，Failed to init nccl communicator for group，init nccl communicator for group nccl_world_group
如题目所述： 计算框架MindSpore分布式并行训练报错，具体版本：docker-gpu-1.2.1 运行环境： 硬件：Intel CPU， 4卡泰坦 软件：Ubuntu18.04宿主机，docker容器运行MindSpore-gpu-1.2.1-docker版本 &nbs
日期 2023-06-12 10:48:40PyTorch多卡分布式训练DistributedDataParallel 使用方法
PyTorch多卡分布式训练DistributedDataParallel 使用方法 目录 PyTorch多卡分布式训练DistributedDataParallel 使用方法 1.DP模式和DP模式 (1)单进程多GPU训练模式:DP模式 (2)多进程多GPU训练模式：DDP模式 2.Pytorch分布式训练方法 3.Pyto
日期 2023-06-12 10:48:40Pytorch基础训练库Pytorch-Base-Trainer(支持模型剪枝 分布式训练)
Pytorch基础训练库Pytorch-Base-Trainer(支持模型剪枝 分布式训练) 目录 Pytorch基础训练库Pytorch-Base-Trainer(PBT)(支持分布式训练) 1.Introduction 2.Install 3.训练框架 (1)训练引擎(Engine) (2)回调函数(Callback) 4.使用方法
日期 2023-06-12 10:48:40