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模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现
[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 0x00 摘要 0x01 并行Transformer 6.2 共轭函数 0xFF 参考 0x00 摘要 NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架，用来训练超大Transformer语言模型，其通过综合应用了数据并行，Tensor 并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。 本系列其他文章为： [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构 0x01 并行Transformer 此处对应了论文中描述的粗体字： Figure 3.
2.9K20编辑于 2022-11-28 - 来自专栏罗西的思考
PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行
[源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 单机模型 2.1 本文介绍PyTorch 分布式优化器和PipeDream之中的优化器，主要涉及模型并行（流水线并行）。 于是人们引入了模型并行（model parallel）。 与此对应，优化器也需要做不同的修改以适应模型并行的需求。为了更好的分析，本文首先介绍单机模型并行，然后介绍PyTorch分布式优化器。 模型并行被广泛用于分布式训练。 0x03 分布式问题和方案 我们已经了解了单机之上的模型并行，接下来就要看模型跨越多个服务器的分布式模型并行训练。 3.1 思路 我们先设想一下如果自己实现分布式优化器，应该如何处理。
1.8K40编辑于 2021-12-10 - 来自专栏罗西的思考
模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行
[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行 0x00 摘要 0x01 ，用来训练超大Transformer语言模型，其通过综合应用了数据并行，Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。 本系列其他文章为： [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 0x01 前文回顾 前文我们对模型并行的原理和代码进行了分析，对于给定的模型，现在还需要解决几个问题： 如何把模型切分给节点，比如哪个节点负责哪些层。 假如数据并行度数为2，则例子为[g0, g2], [g1, g3], [g4, g6], [g5, g7], [g8, g10], [g9, g11], [g12, g14], [g13, g15]。
3.1K10编辑于 2022-05-09 - 来自专栏机器之心
分布式训练中数据并行远远不够，「模型并行+数据并行」才是王道
研究者实现了 InceptionV3、GNMT 和 BigLSTM 的双路模型并行化版本，发现相比仅使用 DP 策略，混合训练可提供至少 26.5%、8% 和 22% 的加速。 研究者使用 DLPlacer 为 Inception-V3 模型推导出最优的布局，从而展示了其有效性。 图 3 使用假设情景说明了这一概念。 ? 图 3：该示例图展示了仅使用 DP 获得的加速和使用混合策略获得的加速。N 指模型训练所用设备总数。 评估 研究者对 Inception-V3、GNMT 和 BigLSTM 模型进行了评估。 下图 5 展示了 Inception-V3、GNMT 和 BigLSTM 模型在使用混合并行化策略和 DP 策略时的加速对比结果。
1.4K20发布于 2019-09-03 - 来自专栏CreateAMind
分布式并行架构Ray介绍
all processes except workers that correspond to actors are shared between different driver processes. 3.
2.1K20发布于 2019-08-13 - 来自专栏Michael阿明学习之路
python 并发、并行处理、分布式处理
并行编程 线程 进程 使用多个进程 接口 Executor ，ProcessPoolExecutor 5. 锁 6. 分布式处理 dask pyspark mpi4py 科学计算 7. "https://www.csdn.net"])) # 不会并行获取 "https://www.csdn.net"])) # 会并行但受制于 并行编程 问题是独立的，或者高度独立的，可以使用多核进行计算 如果子问题之间需要共享数据，实现起来不那么容器，有进程间通信开销的问题 线程 以共享内存方式实现并行的一种常见方式是 线程 由于 python 分布式处理 dask https://www.dask.org/ pyspark 用户提交任务，集群管理器自动将任务分派给空闲的执行器 mpi4py 科学计算 https://pypi.org/project
2.3K20编辑于 2022-09-22 - 来自专栏罗西的思考
PyTorch 分布式(18) --- 使用 RPC 的分布式管道并行
[源码解析] PyTorch 分布式(18) --- 使用 RPC 的分布式管道并行 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(18) --- 使用 RPC 的分布式管道并行 0x00 摘要 0x01 源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下) [源码解析] PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念 [源码解析] PyTorch分布式(5) 分布式优化器(2)----数据并行优化器 [源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 [源码解析] PyTorch 分布式(14) --使用 Distributed Autograd 这可以看作是单机模型并行最佳实践中讨论的多 GPU 流水线并行的分布式对应版本。 1.2 基础知识 之前的教程分布式 RPC 框架入门 展示了如何使用torch.distributed.rpc 为 RNN 模型实现分布式模型并行。
1K40编辑于 2021-12-21 - 来自专栏罗西的思考
并行分布式框架 Celery 之架构 (1)
[源码解析] 并行分布式框架 Celery 之架构 (1) 目录 [源码解析] 并行分布式框架 Celery 之架构 (1) 0x00 摘要 0x01 Celery 简介 1.1 什么是 Celery 它是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。 0x02 Celery的架构 Celery 的基本逻辑为：分布式异步消息任务队列。 在 Celery 中，采用的是分布式的管理方式，每个节点之间都是通过广播/单播进行通信，从而达到协同效果。 3.2 Celery 辅助功能 以上为基础功能，但是作为分布式异步消息任务队列，我们还需要辅助功能（以及相关问题），比如。 0xFF 参考 Nginx资料之Master与Worker基础概念 1: Worker 启动流程概述 2: Worker 的执行引擎 3: Task 对象的实现 4: 定时任务的实现 5: 远程控制管理
1.1K20编辑于 2022-05-09 - 来自专栏sktj
python 多线程(并行编程 3)
def function(i): print("function called by thread %i" % i) print(threading.currentThread().getName()) threads=[] for i in range(5): t=threading.Thread(target=function,args=(i,)) threads.append(t) t.start() t.join()
68010发布于 2019-07-30 - 来自专栏AI前沿技术
大模型分布式训练 —— 张量并行TP
本文：1）首先介绍张量并行矩阵分块，按行和按列两种方式，2）接着图解MLP和self-attention的分块原理，以及对应的通信量，3）最后介绍编码层和损失层的分块和通信优化。 1，矩阵分块计算 假设：有矩阵X和矩阵Y，维度分别为[2,4]和[4,2]，两个矩阵相乘得到一个矩阵Z维度为[2,3]，如下图。 3，自注意力层分块计算 参数矩阵分解方式：对三个参数矩阵Q，K，V，按照”列切割”，每个头放到一块GPU上，做并行计算。 为了克服以上的局限，发展出了 2D，2.5D，3D 的切分方式，总体思想是：利用矩阵性质，对输入和参数在多个维度进行切分，进而达到精简显存，降低通信需求的目的。 Parallelism in Distributed Training for Huge Neural Networks. arXiv preprint arXiv:2105.14450 (2021). [3]
36210编辑于 2026-01-13 - 来自专栏罗西的思考
并行分布式框架 Celery 之 容错机制
0x00 摘要 Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。本文介绍 Celery 的故障转移容错机制。 0x01 概述 1.1 错误种类 Celery 之中，错误（以及应对策略）主要有 3 种： 用户代码错误：错误可以直接返回应用，因为Celery无法知道如何处理； Broker错误：Celery可以根据负载平衡策略尝试下一个节点 | | | | | | url 1 | | url 2 | | url 3 具体举例如下: "delivery_tag": "fa1bc9c8-3709-4c02-9543-8d0fe3cf4e6c"。 这里宣传一个同学的分布式函数调度框架，https://github.com/ydf0509/distributed_framework。非常优秀的实现。大家可以作为 Celery 的替代品。
1.1K20发布于 2021-05-19 - 来自专栏罗西的思考
并行分布式框架 Celery 之架构 (2)
[源码解析] 并行分布式框架 Celery 之架构 (2) 0x00 摘要 Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。 上文 [源码解析] 并行分布式框架 Celery 之架构 (1) 中，我们大致介绍了 Celery 的概念，用途和架构，现在回忆 Celery 的架构图如下： +-----------+ ，1 最重要，3 最不紧要。 对于 Consumer 来说， 1 是基本功能，这些功能组成了一个简单的非强壮的消息队列框架； 2 一般重要，可以实现一个高级一点的功能； 3 属于附加功能，同时也属于一点分布式的功能。 有些人可能会担心，分块处理会导致并行性能下降，实际上，由于避免了消息传递的开销，因此反而会大大的提高性能。
1.2K10发布于 2021-04-01 - 来自专栏数据结构和算法
探索LightGBM：并行化与分布式训练
导言 LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，通过并行化和分布式训练，可以加速模型训练过程，特别是在处理大规模数据集时。 本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行并行化和分布式训练，并提供相应的代码示例。 并行化训练 LightGBM支持多线程和多进程的并行化训练，可以利用多核CPU来加速模型训练。 除了并行化训练，LightGBM还支持分布式训练，可以在多台机器上同时训练模型。 我们介绍了如何利用多线程进行并行化训练，并演示了如何在多台机器上进行分布式训练。 通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用LightGBM进行并行化和分布式训练。 您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定的并行化和分布式训练需求。
86210编辑于 2024-02-28 - 来自专栏罗西的思考
模型并行分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础
[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础 0x00 摘要 0x01 Introduction ，用来训练超大Transformer语言模型，其通过综合应用了数据并行，Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。 分布式训练是通信密集型的。使用较慢的节点间连接或更多的通信密集型分区会阻碍性能。 经验之谈#3: 最佳微批尺寸取决于模型的吞吐量和内存占用特性，以及管道深度、数据并行尺寸和批尺寸。 3.5 对比 我们接下来看看各种并行机制的对比。 我们应该注意到，尽管数据并行可以带来高效的扩展，但我们不能单独使用数据并行来处理训练批量有限的大型模型，因为a）内存容量不足，b）数据并行的扩展限制（例如，GPT-3的训练批量为1536。
4K10编辑于 2022-05-09 - 来自专栏罗西的思考
并行分布式框架 Celery 之 worker 启动 (2)
[源码解析] 并行分布式框架 Celery 之 worker 启动 (2) 目录 [源码解析] 并行分布式框架 Celery 之 worker 启动 (2) 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x2 逐次调用step 3.2.4.1 Hub 3.2.4.2 Pool 3.2.4.3 Consumer 0x4 本文总结 0xFF 参考 0x00 摘要 Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统 Kombu 之 Consumer [源码分析] 消息队列 Kombu 之 Producer [源码分析] 消息队列 Kombu 之 启动过程 [源码解析] 消息队列 Kombu 之 基本架构 以及 源码解析 并行分布式框架 Celery 之架构 (2) [源码解析] 并行分布式框架 Celery 之架构 (2) [源码解析] 并行分布式框架 Celery 之 worker 启动 (1) 0x01 前文回顾 前文提到了，我们经过一系列过程 结构为{step1:[step2,step3]}。
1.6K20发布于 2021-04-07 - 来自专栏罗西的思考
并行分布式任务队列 Celery 之 负载均衡
[源码解析] 并行分布式任务队列 Celery 之 负载均衡 目录 [源码解析] 并行分布式任务队列 Celery 之 负载均衡 0x00 摘要 0x01 负载均衡 1.1 哪几个 queue 1.1.1 Autoscaler 2.1 调用时机 2.2 具体实现 2.2.1 bgThread 2.2.2 定义 0xEE 个人信息 0xFF 参考 0x00 摘要 Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统 | | | +--> queue 3 key | Worker 3 | | | | ------+ +------+-------+ +-----+--------+ | | subprocess 1 | | subprocess 2 | | subprocess 3
1.1K20发布于 2021-05-17 - 来自专栏罗西的思考
模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构
[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构 0x00 摘要 0x01 启动 1.1 分布式启动 ，用来训练超大Transformer语言模型，其通过综合应用了数据并行，Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。 本系列其他文章为: [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础 0x01 启动 1.1 分布式启动 启动脚本在 examples/pretrain_bert_distributed.sh 假如数据并行度数为2，则例子为[g0, g2], [g1, g3], [g4, g6], [g5, g7], [g8, g10], [g9, g11], [g12, g14], [g13, g15]。 _grad_buffers.items(): buffer_.zero() 我们假定模型有6个参数，3个 fp32，3 个 fp16，所以被组合成两个连续内存 MemoryBuffer。
3.5K20编辑于 2022-05-09 - 来自专栏罗西的思考
并行分布式框架 Celery 之 worker 启动 (1)
0x00 摘要 Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。Celery 是调用其Worker 组件来完成具体任务处理。 接下来，这个worker具有两套数据结构，这两套数据结构是并行运行的，他们分别是 'ET时刻表' 、就绪队列。
1.3K20发布于 2021-04-01 - 来自专栏Michael阿明学习之路
使用云函数进行分布式并行计算
云函数概念 2. web云函数 3. 部署+发布新版本 4. 测试 5. 事件函数 6. 使用场景 1. : str(e)}), 500 if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0',port=9000) # 必须是这个host port 3. \",\n \"x-api-scheme\": \"https\",\n \"x-b3-traceid\": \"cc2c7738390ecd1ce03e3d4a1865a\",\n requestId":"497f4e0a94003c01e27775","statusCode":433} 原因：指定函数的最长运行时间，可选值范围为1秒- 86400秒（24小时，一天够了吧），默认3秒 ": "20d41399-1f36-4a50-a8dd-2b38f056b605"}, "RequestId": "2d6ae115-ff2b-4852-8150-3ff68f67d9a0"} 6.
77510编辑于 2023-12-08 - 来自专栏AI研习社
问答 | tensorflow 怎么配置非数据并行分布式？
话不多说，直接上题 @iresine 问：tensorflow 怎么配置非数据并行分布式？ 假设模型有两个conv层和1个fc层，有3台服务器每台各一块显卡，请问要怎么实现把计算图拆成3部分，每块显卡分别计算一个层，而不是把计算图完整复制3份放到3块卡上独立计算？ 来自社友的回答 ▼▼▼ @王奇文： 你指的是in-graph模式的模型并行吧？思考以下几个问题： ①cpu和gpu的优势和劣势分别是什么？ cpu擅长指定操作，逻辑判断，gpu擅长矩阵运算，二者相互补充，一边用cpu执行参数更新、逻辑运算，gpu执行矩阵运算 ②tf的分布式实现有哪些类别？单机单卡，单机多卡，多机多卡。 此处适用于多机多卡（单卡），3个服务器分成两类：参数服务器ps，计算服务器work，中间通过gRPC调用、传输 ③2个卷积核1个fc真的有必要分散在三台机器吗？
91330发布于 2018-09-25
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