AntMan 是发表在 OSDI'20 Machine Learning Session 的论文,主要解决「深度学习的 GPU 集群资源使用率低的问题」。一作是「肖文聪」(Wencong Xiao,wencongxiao.github.io/),北航与微软亚洲研究院联培博士,现任职于阿里巴巴 PAI group。代表作包括 AntMan (OSDI'20) 和 Gandiva (OSDI' 18)。 之前读过这篇文章...
来源:S. K. Zhou, H. Greenspan, C. Davatzikos, J. S. Duncan, B. Van Ginneken, A. Madabhushi, et al. A review of deep learning in medical imaging: Imaging traits, technology trends, case studies with progress highlights, and future promises. Proceedings of the IEEE, 2021 虽然深度学习...
例如,Selene,在 2021 年 6 月的 Top 500 中排名第六,是一个由 Infiniband 互联的 560 个 DGX-A100 机箱组成的深度学习(Deep Learning, DL)训练集群。每个 DGX-A100 机箱包含 8 块由 NVSwitch 互联的 A100 GPU,总共有 4480 块 GPU。 图3 展示了如何在单块 GPU 上纵向扩展以满足深度学习的需求。 GPU 的...
GPU的发展趋势正朝着更高的算力、更低的功耗和更广泛的适用性方向迈进。光追技术、AI加速和可变速率着色...
当GPU内存满时,一种选择是将暂时不用的数据卸载到CPU,并在以后需要时再读回来([Rhu等,2016](vDNN: Virtualized Deep Neural Networks for Scalable, Memory-Efficient Neural Network Design))。CPU offload 的想法很直接,但由于它导致训练时间变慢,在近些年变得不那么流行。 激活重计算 激活重计算(也称为“激活...
在计算机图形学方面已经取得巨大成功的GPU自然也能适用于高度并行的模拟。“Gpu-accelerated robotic simulation for distributed reinforcement learning”研究中采取了这种方法,并显示了在GPU上运行模拟的令人喜出望外的结果,这证明了有可能可以极大缩减训练时间以及使用RL解决极具挑战性的任务所需的计算资源。
在ICML 2021 的一篇论文《Revisiting Rainbow: Promoting more Insightful and Inclusive Deep Reinforcement Learning Research》中,研究者首先讨论了与 Rainbow 算法相关的计算成本。研究者探讨了通过结合多种算法组件,以小规模实验得到与 Rainbow 算法一致的结果,并将该想法进一步推广到在较小的计算预算上进行的研究如何提...
在ICML 2021 的一篇论文《Revisiting Rainbow: Promoting more Insightful and Inclusive Deep Reinforcement Learning Research》中,研究者首先讨论了与 Rainbow 算法相关的计算成本。研究者探讨了通过结合多种算法组件,以小规模实验得到与 Rainbow 算法一致的结果,并将该想法进一步推广到在较小的计算预算上进行的研究如何提...
但是在 Notebook 界面,会显示只能导入 PaddlePaddle。 最后,看了这么多顶级 GPU 的性能对比,也了解了免费 GPU 计算资源的特性。所以,你是不是该宅在家搞一搞炫酷的深度学习新模型与新能力? 参考内容:https://lambdalabs.com/blog/choosing-a-gpu-for-deep-learning/...
而GPU硬件面向稠密计算的算力优势,恰恰吻合新的模型特点,可以从根本上打破精排模型预估/训练中的算力困局。因此,从2021年开始,美团外卖搜推场景的深度学习体系开始逐步从纯CPU架构走向CPU+GPU的异构硬件计算平台,以满足美团外卖模型算法演进对算力的新要求。