DDL在逼近,哪能等得了你龟速训练,这时单机多卡、多机多卡的分布式训练应运而生。 需求是第一生产力。 在最初的模型生产方式上,单机单卡,即信息都在一台机器上,自给自足,没有太多和外界沟通的诉求。 一旦卡数/机器增加(一般的 ,我们在一台机器上配备8张卡),就涉及了「分工合作」加快进展,这就用到了分发技...
(1) 对训练速度无所谓; (2) GPU存储空间够大,模型和数据能够 fit 进一个 GPU 里面; 2.分布式训练: DP:(1) 想提升训练速度;(2) 不想过多地修改代码;(3) 有1台机器,机器上有多张 GPU(单机多卡):这种情况建议使用Data Parallel 分布式训练。 DDP:(1) 想进一步提升训练速度;(2) 可以适当多地修改代码...
在深度学习中，分布式训练是应对大规模数据和模型需求的重要手段，其中数据并行和模型并行是主要的加速策略。数据并行通常在数据量大、模型规模适中的情况下使用，通过将数据分布在多台机器或卡上，每个部分独立计算梯度并进行通信汇总。模型并行则适用于模型过大的场景，通过拆分模型到不同设备，让每个部分负...
要准备新本,或多...不在使用。我把旧的有字页扔掉,碎纸了。开始新用。 总之在我心中,是换上新本了。 突然感觉到一种奇特的感觉。我好像明白了前几天的原因。 是一种不安全的焦虑一种记事本快用快了,有可能写着写着就没纸了,影响记录 elsevier LaTeX模板[半成品] 时间紧,快要翻译不完了,顾不上排版了,...
首先介绍分布式训练的基础知识(Linux进程管理、分布式原语等); 然后将Apex(混合精度)、DDP(数据并行)、DeepSpeed(ZeRO分片、流水线并行)集成到我们的代码中用于训练Bloom; 最后以一个demo尝试Megatron-LM(张量并行)的使用。 第二章(预估下一章内容): 详细介绍Data Parallel、Pipeline Parallel、Tensor Parallel原理 使用...