本文会介绍几种主流的深度学习并行训练方法, 包括 模型并行(model parallel) 层间流水线并行(pipeline parallel)层内张量并行(tensor parallel) 数据并行(data parallel)Zero Redundancy Data Parallelis…
这是一篇综述文章,关于并行和分布式深度学习:Demystifying Parallel and Distributed Deep Learning: An In-Depth Concurrency Analysis,对整体结构做了翻译,细节还需补充,主要为大家查找相关资料做一个补充。 由于知乎公式编辑不方便,最好看上面原文连接。 加速深度网络的训练从分布式算法和底层电路设计上都是一个大挑战,...
1.1.5 Fortran并行读入或输出多个文件 下面是进行并行读入的操作,常规情况下句柄号使用一个固定的数字,如55,但是多线程执行时会发生冲突,所以句柄号那里可以使用变量来进行读取,这样每个线程执行到这里时都是不同的句柄号,完美运行! 适用于多线程读入和输出的非固定句柄号 1.1.6 OMP设置并行线程数的三种方法 设置线...
数据并行(data parallel) 模型并行(model parallel) tensor并行 pipeline并行 Sequence并行 Zero Redundancy Data Parallelism (ZeRO) 下图给出了这些并行方法的示意图,非常直观好懂。 不过在介绍各种并行训练方法之前,我们首先对一些概念做一个声明,方便后面理解 模型训练过程中涉及到的参数主要包含两大类,model data ...
1D Tensor并行每一层的输出是不完整的,所以在传入下一层之前都需要做一次All-gather操作,从而使得每个GPU都有完整的输入,如图7a所示。 2D/2.5D/3D Tensor 并行算法因为在一开始就对输入进行了划分, 所以中间层不需要做通信,只需要在最后做一次通信即可。在扩展到大量设备(如GPU)时,通信开销可以降到很小。这3个...
并行执行工作线程 通过均衡负载来优化性能 1.1 什么场景适用并行执行 并行执行通过充分利用多个 CPU 和 IO 资源,以达到降低 SQL 执行时间的目的。 当满足下列条件时,使用并行执行会优于串行执行: 访问的数据量大 SQL 并发低 要求低延迟 有充足的硬件资源 ...
文中的部分代码均参考Parallel Programming with Microsoft .NET,这篇文章是以第五章后面的习题来分享。题目给了一个思路,对于一个过程是否可以采取并行运算,最好事先画一张流程图,看看哪些部分是可以并行的,即之间没有任何的依赖关系,图中能放在一个水平线上的即表示可以并行的部分。
OceanBase 支持多种语句的并行,本篇博客将会安装并行执行的不同类别,分别介绍:并行查询、并行 DML、并行 DDL、并行 LOAD DATA。 并行执行系列的内容分为以下七篇博客,本篇是其中的第四篇。 4.1 并行查询 你可以在下面几种场景里使用并行查询: select 语句,以及 select 子查询 ...
简介:DeepSpeed 是由微软开发的开源深度学习优化库,旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性。通过创新的并行化策略、内存优化技术(如 ZeRO)及混合精度训练,DeepSpeed 显著提升了训练速度并降低了资源需求。它支持多种并行方法,包括数据并行、模型并行和流水线并行,同时与 PyTorch 等主流框架无缝集成,提供了易用的 API ...
一、线程并行相关概念 同步和异步的本质区别是是否需要等待,比如一个方法在执行,必须等前面一个方法程执行完成,才可以执行,这就是同步。如果不需要等上一个方法执行完成,并行或者并发执行,这就是异步调用。 并发和并行两个概念很容易混淆。解释起来意思也差不多,不过说起来,并行才是真正意义上的并行执行,并发只是线...