今天,我们将一起探讨并行计算中的三大支柱——数据并行、流水线并行与模型并行,揭示它们背后的原理、应用场景及优势。 一、数据并行(Data Parallelism) 原理概述:数据并行是一种将大量数据划分为多个小块,并分配给不同处理单元(如CPU核心、GPU等)同时处理的计算模式。每个处理单元执行相同的程序,但处理不同的数据块。
数据并行: 将数据集分成多个批次,在多个GPU上同时处理不同批次的数据。 适用场景: 模型并行: 适用于模型过大,无法在单个GPU上完整加载的情况。 数据并行: 适用于数据量大,需要加速训练过程的情况。 内存使用: 模型并行: 可以减少单个GPU的内存使用,允许训练更大的模型。 数据并行: 每个GPU需要存储完整的模型副本。
在实际应用中,数据并行和模型并行可以根据具体情况进行选择或结合使用。例如,在自然语言处理领域的大规模预训练模型中,通常会采用数据并行的方式进行训练,以充分利用大规模数据集的优势;而在计算机视觉领域的一些大规模模型中,由于模型的参数数量庞大,通常会采用模型并行的方式进行训练。需要注意的是,无论是数据并行还是模...
数据并行和模型并行是分布式深度学习中常用的两种并行策略,用于加速大型模型的训练并处理内存限制问题。下面我将解释这两种并行方式,并提供在 PyTorch 中实现它们的基本步骤。 2.1数据并行(Data Parallelism) 数据并行是通过在多个设备上(例如多个 GPU)复制完整的模型,并将不同的数据批次分配给不同的设备,以并行处理数据...
模型并行、数据并行、张量并行与流水线并行各有其优缺点,适用于不同的场景和需求。在实际应用中,可以根据模型大小、数据量和可用硬件资源选择合适的并行策略,有时也可以将多种策略结合使用以获得最佳性能。PyTorch中的nn.DataParallel模块为单机多GPU的数据并行训练提供了便捷的实现方式,是深度学习研究者和工程师们常用的...
一、分布式机器学习里的数据并行是什么 在分布式机器学习中,数据并行是一种用于处理大规模数据集的并行计算方法。当机器学习任务涉及到处理海量数据时,数据并行是一种常见的解决方案,可以将数据拆分成多个部分,并将这些部分分布式地发送到不同的计算节点上进行并行处理
然而,模型并行对网络带宽和通信开销的需求较高,因为各个组件需要定期交换权重和梯度信息。 数据并行则是将整个数据集拆分成多个子集,每个处理器负责处理一个子集。在模型训练开始之前,每个处理器都会独立地训练其对应的数据子集,得到一个本地模型参数。然后,所有的模型参数会被收集并合并,形成一个总的模型参数集。在...
一、数据并行 数据并行是一种常见的深度学习并行训练方式,其主要思想是将一份数据集分成多个子集,每个子集分配给一个不同的计算节点进行训练,最终通过对各节点得到的模型进行融合得到最终的模型。在这种方式下,每个节点只需要处理一小部分数据,大大减少了单节点的计算量和内存消耗。
模型并行:模型并行将模型划分成多个子模型,每个计算节点负责处理不同的子模型,然后将子模型的结果进行组合得到最终输出。 2、通信开销不同 数据并行:数据并行需要在计算节点之间频繁地交换数据,因为每个节点都需要同步更新梯度,因此通信开销较大。 模型并行:模型并行在计算节点之间主要传递模型参数,通信开销相对较小。
一、数据并行(DP ) 1、概念:相同的模型分布在不同的GPU上,在不同的GPU上使用不同的数据。每一张GPU上有相同的参数,在训练的时候每一个GPU训练不同的数据,相当于增大了训练时候的batch_size。 数据并行基于一个假设:所有节点都可以放下整个模型。这个假设在某些模型上