通过将TensorFlow深度学习框架中的突出功能与Apache Spark和Apache Hadoop相结合,TensorFlowOnSpark可以在GPU和CPU服务器集群上实现分布式深度学习。 它支持在Spark集群上进行分布式TensorFlow训练和推理,其目标是最大程度地减少在共享网格上运行现有TensorFlow程序所需的代码更改量。 TensorFlowOnSpark由Yahoo开发,用于在Yahoo私有...
2019年英伟达发布的Megatron是一个基于PyTorch的分布式训练框架，实现了一种简单高效的层内模型并行方法（TP，是切分矩阵的形式实现的），可以训练具有数十亿参数的Transformer模型。Megatron不需要新的编译器或库更改，可以通过在PyTorch中插入几个通信操作来完全实现。当然Megatron目前支持TP、PP、SP（Sequence Parallelism）...
在学习Accelerate、DeepSpeed、Megatron加速并行框架之前,我们先来了解一下数据并行和模型并行。 01 数据并行与模型并行 1.1 数据并行 数据并行可分为DP(Data Parallelism,数据并行)、DDP(Distributed Data Parallelism,分布式数据并行)、ZeRO(Zero Redundancy Optimizer,零冗余优化器)3种方式。其中,DP的做法是在每个设备上...
可以看出,当我们集群规模越大,按照边来切分方式进行分区是非常划不来的,图中大部分边会变切分开来。所以作者提出了PowerGraph:一种基于点划分的分布式图处理系统。 6. PowerGraph 这里总结一下目前对于专门的图处理框架GraphLab和Pregel是不适合处理这种natural graphs。主要的两大挑战是高纬度的点和低质量的分区策略。...
Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架. Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上。 框架是一个半成品 1.2 MapReduce优缺点 ...
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| 3 | 部署并行计算框架的Worker节点 | | 4 | 提交并行计算任务到集群 | ## 具体步骤 ### 步骤1:创建一个Kubernetes集群 首先,我们需要搭建一个Kubernetes集群来托管我们的分布式并行计算框架。你可以选择使用Minikube在本地搭建一个单节点的Kubernetes集群。
博客 分布式并行计算框架 MapReduce 分布式并行计算框架 MapReduce 数栈君 发表于 2023-12-29 10:17 149 0 大数据分析平台 大数据 分布式文件系统 大数据开发 稳定的开源大数据框架 数字化生态圈 数字化经济 分布式并行计算框架 MapReduce Mapreduce 分布式系统 ...
一、Dispy框架概述 1.1 Dispy框架简介 Dispy框架是一个专为Python编程语言设计的分布式并行计算库,它能够帮助开发者轻松地在单机多核环境或是跨网络的多台计算机上实现并行任务。Dispy的设计初衷是为了让并行计算变得更加简单易懂,即使是对并行计算不太熟悉的程序员也能快速上手。Dispy不仅支持常见的数值计算,还能够处理...
随着机器内存容量的逐步增加,类似 HDFS 这种存储在磁盘中的分布式文件系统将慢慢被共享内存的分布式存储系统所替代,诸如同样来自伯克利大学的 AMPLab 实验室的 Tachyon 就提供了远超 HDFS 的性能表现。因此,未来的 Spark 会在内部的存储接口上发生较大的变化,能够更好地支持 SSD、以及诸如 Tachyon 之类的共享内存系统...