ddp算法原理 数据并行。 数据并行是DDP中最常用的策略,它将训练数据划分成多个部分,每个计算设备(进程)负责处理不同的数据子集。具体过程如下: 1. 数据划分:在训练开始时,训练数据集被均匀地分割成多个部分,每个部分被分配到一个进程中,这些进程通常分布在不同的计算设备上,例如不同的GPU。 2. 前向传播:每个...
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...
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,如下图a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...
DDP算法是一种动态规划算法，用于解决连续决策问题。它通过分解复杂的决策过程为一系列简单的子问题，并计算每个子问题的最优解，从而实现全局最优解的追求。DDP算法特别适用于具有连续状态和动作空间的强化学习问题。DDP算法详解：DDP，即动态规划算法，主要应用于解决连续决策问题。在许多现实场景中，特别是...
理论上说,内点法DDP用到了内点法的相关理论,是可以很优美的处理不等式约束的。障碍函数法不能直接处理约束,并且求解结果也没有内点法那么精确,但是在实际应用中却也有着更突出的有点。障碍函数法给予了我们去处理不同不等式约束优先级的方式,我们可以通过调整不同不等式约束的权重系数,去指定不同约束的优先级,这样...
下面我们将介绍DDP算法的主要步骤。 1.初始化:随机初始化控制策略,并设置收敛条件。 2.正向传播:固定当前控制策略,根据系统动力学方程和控制输入,计算状态序列和控制序列。同时,计算状态序列和控制序列在每个时间步的一阶和二阶导数。 3.反向传播:根据定义的损失函数,从最后一个时间步开始计算控制策略的更新量。利用...
DPP能够对目标检测proposal进行非统一处理,根据proposal选择不同复杂度的算子,加速整体推理过程。从实验结果来看,效果非常不错 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Should All Proposals be Treated Equally in Object Detectio
DDP能将计算任务分散到多个节点上,利用并行处理得优势,提升数据处理的效率以及准确性。具体到激光回环检测中;DDP可以通过多节点协同工作来处理大量的激光扫描数据;减轻单一计算节点的负担。这种方式不仅提高了系统的响应速度,还极大地增强了算法在大规模环境下的稳定性以及鲁棒性。 然而,DDP与激光回环检测地结合并非一蹴...
算法复习——1D/1Ddp优化 搬讲义~~~ 题目1:玩具装箱(bzoj1010) Description P教授要去看奥运,但是他舍不下他的玩具,于是他决定把所有的玩具运到北京。他使用自己的压缩器进行压缩,其可以将任意物品变成一堆,再放到一种特殊的一维容器中。P教授有编号为1…N的N件玩具,第i件玩具经过压缩后变成一维长度为Ci.为...
《深度学习并行训练算法一锅炖: DDP, TP, PP, ZeRO - 知乎》 http://t.cn/A6KruMiM #知乎##机器学习#