1. 概述在深度学习的分布式训练里,Ring AllReduce拓扑算法奠定了数据并行训练的集合通信基础,但集合通信拓扑不只是仅有Ring Allreduce,经典的集合通信拓扑算法还有2D-Ring/Hierarchical Ring AllReduce,halvin…
Ring AllReduce 第一种常见的实现算法是基于Ring的AllReduce,英伟达的NCCL通信库采用了这种算法,该算法每次跟相邻的两个节点进行通信,每次通信数据总量的N分之一,过程如下图。 Ring AllReduce算法图示 该算法的优点是实现简单,能充分利用每个节点的上行和下行带宽;缺点是通信延迟随着节点数线性增加,特别是对于小包延迟...
图1:all-reduce 如图1 所示,一共 4 个设备,每个设备上有一个矩阵(为简单起见,我们特意让每一行就一个元素),all-reduce 操作的目的是,让每个设备上的矩阵里的每一个位置的数值都是所有设备上对应位置的数值之和。 图2:使用 reduce-scatter 和 all-gather 实现 all-reduce 如图2 所示, all-reduce 可以通过 ...
“ring allreduce 是这样一种算法——其通信成本是恒定的,与系统中的 GPU 的数量无关,并且仅由系统中的 GPU 之间的最慢连接来确定。事实上,如果在通信成本上你只考虑带宽这一因素(并忽略延迟),那么 ring allreduce 就是一个最佳的通信算法 。 算法的进行分两步:第一步,scatter-reduce;第二步,allgather。在...
GPU高效通信算法——Ring Allreduce 今天介绍一种新的GPU多卡计算的通信优化算法——Ring Allreduce。 先来讲一下常规的GPU多卡分布式计算的原理。 第一点:我们知道GPU在矩阵并行化计算方面非常有优势,所以适合深度学习的训练。 第二点:使用多个GPU卡训练同一个深度学习任务就是分布式计算。
美国时间 2 月 22 日,百度硅谷人工智能实验室(SVAIL)宣布向深度学习领域开源了 Ring Allreduce 算法库。Ring Allreduce 是高性能计算领域的著名算法,但在深度学习领域还应用不足。 用通俗的语言来解释 Ring Allreduce 算法,就是以前都是向单个处理器发送数据,一个一个很慢,而 Ring Allreduce 算法是同时发送,这...
Ring Allreduce 本是 HPC (高性能计算机)领域的一项技术。日前,百度硅谷 AI 实验室已成功将其移植到深度学习平台,借此来加速 GPU 之间的数据传输速率。目前,在 GPU并行计算中,它们之间的通信瓶颈是制约深度学习模型训练速度的主要障碍之一。百度宣布,Ring Allreduce 算法的引入将移除该瓶颈,大幅提升多 GPU 和分布式...
使用改进的Ring All Reduce算法输出一份完整net data,网络权重weight,偏差bias,偏差权重bias weight; 步骤2:进行全连接层模型并行,使用主干网络输出net data,网络权重weight,偏差bias,偏差权重bias weight, 步骤2-1全连接层正向传播为net data与weight乘积加上bias与bias weight乘积,对全连接层按照主干网络输出纬度进行...
美国西部时间2月21日,百度硅谷人工智能实验室(SVAIL)宣布将Ring Allreduce算法引进深度学习领域,这让基于GPU训练的神经网络模型的训练速度显著提高。 Ring Allreduce是高性能计算(HPC)领域内一个众所周知的算法,但在深度学习领域内的应用相对较少。而百度SVAIL实验室研究员Andrew Gibiansky也录制了一个视频介绍了关于...
百度引入Ring Allreduce算法,大规模提升模型训练速度 百度硅谷人工智能实验室(SVAIL)近日宣布将Ring Allreduce算法引进深度学习领域,这让基于GPU训练的神经网络模型的训练速度显著提高。Ring Allreduce是高性能计算(HPC)领域内一个众所周知的算法,但在深度学习领域内的应用相对较少。