如图9所示,在仅使用模型并行和混合使用模型并行与数据并行的设置下,Megatron-LM都取得了良好的吞吐量扩展。而当模型参数量不变时,我们可以看到(1)模型结构(影响了计算粒度)对吞吐量有一定影响(图10);(2)当模型参数量不变,增加并行的GPU时,加速比的收益会边际递减,8卡上的吞吐量只有3x加速(图11)。 2 数据并行...
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...
1.1.5 Fortran并行读入或输出多个文件 下面是进行并行读入的操作,常规情况下句柄号使用一个固定的数字,如55,但是多线程执行时会发生冲突,所以句柄号那里可以使用变量来进行读取,这样每个线程执行到这里时都是不同的句柄号,完美运行! 适用于多线程读入和输出的非固定句柄号 1.1.6 OMP设置并行线程数的三种方法 设置线...
数据并行(data parallel) 模型并行(model parallel) tensor并行 pipeline并行 Sequence并行 Zero Redundancy Data Parallelism (ZeRO) 下图给出了这些并行方法的示意图,非常直观好懂。 不过在介绍各种并行训练方法之前,我们首先对一些概念做一个声明,方便后面理解 模型训练过程中涉及到的参数主要包含两大类,model data ...
数据并行 在现代深度学习中,因为数据集越来越大,以至于我们很难将其把它全部载入内存,我们通常使用所谓的随机梯度下降法[2],对数据集的每个批次(batch)进行梯度求导。举例而言,如果我们的数据集有10K个数据点,每次我们只从中取出16个数据点去计算根据这个批次得到的对梯度的估计,如果我们尝试一次性去计算所有数据点的...
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...
Multiple Data:在深度学习训练中为每个进程上模型处理不同mini-batch的数据。 2.1输入数据切分 第二个条件 —— 输入数据切分实现上比较简单,一般有两种常用的实现方式: 方式一:在每个训练Epoch开始前,将整个训练数据集根据并行进程数划分,每个进程只读取自身切分的数据。
文中的部分代码均参考Parallel Programming with Microsoft .NET,这篇文章是以第五章后面的习题来分享。题目给了一个思路,对于一个过程是否可以采取并行运算,最好事先画一张流程图,看看哪些部分是可以并行的,即之间没有任何的依赖关系,图中能放在一个水平线上的即表示可以并行的部分。
并行执行工作线程 通过均衡负载来优化性能 1.1 什么场景适用并行执行 并行执行通过充分利用多个 CPU 和 IO 资源,以达到降低 SQL 执行时间的目的。 当满足下列条件时,使用并行执行会优于串行执行: 访问的数据量大 SQL 并发低 要求低延迟 有充足的硬件资源 ...