horovod是分布式机器学习训练框架,里面集成tensorflow、pytorch、ray、mxnet等业界著名的开源的机器学习框架。通过对底层tensorflow等框架进行上层分布式调度、分布式通信、梯度计算等封装,完成大规模集群下模型的训练。horovod主要支持在GPU资源集群上的大规模分布式的同步训练。 horovod架构设计: horovod采用分层设计的思想。主要...
核心思想是将数据和计算有关的图/算子切分到不同设备上,同时尽可能降低设备间通信所需的代价,合理使用多台设备的计算资源,实现高效的并发调度训练,最大化提升训练速度。 大模型训练的集群架构 这里的集群架构是为了机器学习模型的分布式训练问题。深度学习的大模型目前主要是在集群中才能训练出来啦,而集群的架构也需要...
TensorFlow 集群是采用 Parameter Server 架构的,要想跑多机多卡的集群,每个机子都要启动一个 client,即跑一个脚本,来启动训练,100 个机子,人就要崩溃了。 4. PS 和 Worker 的比例不好选取 TensorFlow 集群要将服务器分为 PS 和 Worker 两种 job 类型,PS 设置多少性能最近并没有确定的计算公式。 5. 性能损...
其模块化的设计和灵活的 API 使得 Megatron-Core 能够适应各种训练场景和需求。通过深入研究 Megatron-Core 的代码和关键技术点,我们可以更好地理解如何在大规模计算环境中高效地训练语言模型。 core主要包含datasets、models、transformer、fusion、distributed、tensor_parallel、pipline_parallel、inference子目录,我们分为数...
训练平台承载了机器学习模型的训练、验证和测试流程。基本构成包括: 数据层:负责数据的存储和管理。 计算层:提供计算资源,以支持训练过程。 训练层:实现机器学习算法、模型训练和评估。 监控层:负责训练过程的监控和结果分析。 这种架构体现了数据流转的过程,保证了训练过程中的高效性和可扩展性。
本文将简明扼要地介绍CogVLM图生文模型的架构和训练流程,旨在为非专业读者也能理解这一复杂技术。 一、CogVLM模型概述 模型特点:CogVLM的核心思想是“视觉优先”,在多模态模型中将视觉理解放在更优先的位置。该模型能够在不牺牲任何NLP任务性能的情况下,实现视觉语言特征的深度融合。CogVLM-17B模型在多模态权威学术...
分布式训练需要考虑的因素很多，例如网络拓扑、通信协议、数据分割等。在架构设计阶段，需要考虑如下几个方面：（1）网络拓扑。根据训练任务的规模和硬件资源的情况，选择适合的网络拓扑，如层级、环形、网格等。（2）通信协议。选择高效的通信协议，例如RDMA、MPI等。（3）数据分割。根据数据量和硬件资源的情况，选择...
现有的分布式 DNN 训练架构无法充分利用异构资源实现高性能训练。近期,来自字节跳动和清华大学的研究人员提出一种新型分布式 DNN 训练架构——BytePS,解决了这一问题,实现了大规模训练性能的显著提升。这项工作已在国际顶级计算机系统会议 OSDI’20 上发表,其开源代码在GitHub上获得 2400 stars。
在刚刚过去的一天，来自清华的光电智能技术交叉创新团队突破智能光计算训练难题，相关论文登上 Nature。论文共同一作是来自清华的薛智威、周天贶，通讯作者是清华的方璐教授、戴琼海院士。此外，清华电子系徐智昊、之江实验室虞绍良也参与了这项研究。论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07687-4...