1.1 分布式计算 分布式训练 属于 分布式计算 的一部分。而 分布式计算 主要解决的问题是: 如何在有限的 "资源" 内进行大规模数据计算? (有限的 "资源" 主要指有限的时间和内存)。目前主流的框架是 Jeff Dean 于 2004 年提出 MapReduce 架构。Hadoop 和 Spark 的 分布式计算 部分都是基于此实现的。 同时, 分布...
对单设备训练效率进行优化,主要的技术手段有混合精度训练、算子融合、梯度累加等;分布式训练系统中计算设备数量越多,其理论峰值计算速度就会越高,但是受到通讯效率的影响,计算设备数量增大则会造成加速比急速降低;多设备加速比则是由计算和通讯效率决定,需要结合算法和网络拓扑结构进行优化,分布式训练并行策略主要目标就是提...
相比单节点执行,可以看到分布式训练主要要对输入做一些切分(可能是切分数据集、切分模型参数或者混合的方式)并送到不同的节点进行训练,由于数据或参数的独立性,各节点之间的计算是相对独立的,因此可以并行计算,从而达到加速模型训练的目的。 为了确保分布式训练系统的高效运行,需要首先估计系统计算任务的计算和内存用量。假...
# -*- coding: utf-8 -*-importosimportnumpyasnpimportpaddle.fluidasfluid# 区别1: 导入分布式训练库frompaddle.fluid.incubate.fleet.collectiveimportfleet, DistributedStrategyfrompaddle.fluid.incubate.fleet.baseimportrole_maker# 定义网络defmlp(input_x, input_y, hid_dim=1280, label_dim=2): fc_1 =...
2.1 分布式训练的前提：神经网络模型的分割与并行化训练 神经网络训练有前后依赖、相互耦合的特性，导致其并行化存在天然困难。以一个最基本的三层神经网络结构为例，其训练流程通常包含前向推理和反向传播两个步骤：在前向推理过程中，数据由输入层输入，在层间逐级计算传递，并在最后由输出层输出结果。随后，我们...
在训练中使用机密 自定义训练 分布式训练和深度学习 分布式训练 分布式 GPU 训练 优化大型模型的检查点性能 深度学习 跟踪和监视 调试作业 计划作业 使用基础模型 使用生成式 AI 负责任地开发和监视 使用管道协调工作流 部署以用于推理 使用MLOps 实现操作化 ...
深度学习和分布式训练 数据并行 模型并行 相关内容 本文介绍分布式训练以及 Azure 机器学习如何支持深度学习模型的分布式训练。 在分布式训练中,用于训练模型的工作负载会在多个微型处理器之间进行拆分和共享,这些处理器称为工作器节点。 这些工作器节点并行工作以加速模型训练。 分布式训练可用于传统的机器学习模型,但更适用...
Azure Databricks 还通过 pyspark.ml.connect 模块为 Spark 机器学习模型提供分布式训练,请参阅使用pyspark.ml 连接在 Databricks Connect 上训练 Spark 机器学习模型。备注 由于节点间网络性能低,Databricks 不建议使用 NC 系列 VM 运行多节点分布式训练。 而是,使用一个多 GPU 节点,或使用不同的 GPU VM 大小,例如...
DP(Data Parallel):本质上是单进程多线程的实现方式,只能实现单机训练不能算是严格意义上的分布式训练。步骤如下: 首先将模型加载到主 GPU 上,再复制到各个指定从 GPU; 将输入数据按照 Batch 维度进行拆分,各个 GPU 独立进行 forward 计算; 将结果同步给主 GPU 完成梯度计算和参数更新,将更新后的参数复制到各个...
在OneFlow 中您只需要简单的几行配置,OneFlow 框架内部会自动处理任务调度、资源并行等问题,因此,您并不需要特别改动网络结构和业务逻辑代码,就可以方便地使用分布式训练。 OneFlow 的分布式训练能力独树一帜,是 OneFlow 区别于其它框架的 最重要特性。 将介绍: ...