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增加比较
相比之下,环allreduce算法的通信成本是恒定的,与系统中gpu的数量无关,完全由系统中gpu之间最慢的连接决定;事实上,如果您只考虑带宽作为通信成本的一个因素(并忽略延迟),那么环allreduce是一种最优通信算法(当您的模型很大,并且您需要发送大量数据的次数很少时,这是一个很好的通信成本估算。)。环中的gpu都被安排...
We are trying to get a better understanding of the tree reduction used in NCCL, in particular when we specify os.environ['NCCL_ALGO'] = 'Tree'. We have read this developer blog and still have the following questions: Is AllReduce always ...
在LSM树中,最开始的数据是写入到内存中,也就是C0层的树结构中,当C0树的大小阈值达到了一定大小之后,C0树中的全部或部分数据就会刷入磁盘中的C1树。当然其中还会涉及到容错恢复、合并检查点、旧的C0树子页的清理等等内容,如果感兴趣可以参阅论文:https://www.cs.umb.edu/~poneil/lsmtree.pdf。 数据首先会插入...
注:使用的是腾讯云EMR3.3.0 版本,其中spark为3.0.2版本。 排查过程: 在EMR集群上按小时跑的spark sql 任务有时会失败,在driver端的日志中可以看到报错: org.apache.spark.sql.catalyst.errors.package$TreeNodeException: execute, tree 对应的yarn上的application的日志中可以看到在executor将创建的信息(执行步骤、...
十多年前,谷歌发布了大名鼎鼎的"三驾马车"的论文,分别是GFS(2003年),MapReduce(2004年),BigTable(2006年),为开源界在大数据领域带来了无数的灵感,其中在 “BigTable” 的论文中很多很酷的方面之一就是它所使用的文件组织方式,这个方法更一般的名字叫 Log Structured-Merge Tree。在面对亿级别之上的海量数据的存...
tree_alltree_reducetree_reduce(with init)tree_transpose(Not Implemented) jax pytree1.47 µs ± 37 ns1.88 µs ± 27.2 ns1.91 µs ± 47.4 ns10 µs ± 117 ns--- This is the comparison between dm-tree, jax-libtree and us, withflattenandmappingoperations (lower value means less ti...
System.out.println(Arrays.stream(condtions).reduce((a, b) -> a +";"+ b).orElse("")); //TODOgetNodeEntitiesfromdatabaseList<NodeEntity>entities=Arrays.asList( NodeEntity.builder().id(1L).pid(null).build(), NodeEntity.builder().id(2L).pid(1L).build(), ...
tree_alltree_reducetree_reduce(with init)tree_transpose(Not Implemented) jax pytree1.47 µs ± 37 ns1.88 µs ± 27.2 ns1.91 µs ± 47.4 ns10 µs ± 117 ns--- This is the comparison between dm-tree, jax-libtree and us, withflattenandmappingoperations (lower value means less ti...
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