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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 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 沿着列纵向切了三刀：pipeline_model_parallel_size = 16 /4 = 4，就是4个GPUs 进行流水线并行。 因为流水线并行组大小是4，即16个GPU被分成4组，则这4组内容是[g0, g4, g8, g12], [g1, g5, g9, g13], [g2, g6, g10, g14], [g3, g7, g11 使用四个GPU进行模型流水线并行，所以 pipeline_model_parallel_size = 4。就是 Notation 之中的 p。
3.1K10编辑于 2022-05-09 - 来自专栏罗西的思考
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 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 Megatron的并行MLP包含了两个线性层，第一个线性层实现了 hidden size 到 4 x hidden size 的转换，第二个线性层实现了 4 x hidden size 回到 hidden 的转换，RowParallelLinear 完成了 4H 到 H 的转换。
2.9K20编辑于 2022-11-28 - 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
来自加州大学洛杉矶分校和英伟达的研究人员探索了混合并行化方法，即结合数据并行化和模型并行化，解决 DP 的缺陷，实现更好的加速。 数据并行化（Data parallelism，DP）是应用最为广泛的并行策略，但随着数据并行训练设备数量的增加，设备之间的通信开销也在增长。 这部分量化了使用数据并行策略的训练时间、使用模型并行策略的训练时间，以及使用混合并行策略的训练时间（详情参见原论文），并得出结论：在一定条件下，混合并行策略的效果优于仅使用 DP。 下图 4 展示了获得预期准确率所需的 epoch 数量与数据并行训练中使用 GPU 数量的关系，epoch 数量通常会随着 GPU 数量的增加（即全局批大小增大）而增长。 ? 图 4：网络收敛所需 epoch 数量 vs 不断增加的全局批大小和 GPU 数量。研究者使用 4.2 部分介绍的技术模拟大量 GPU 所对应的大规模全局批大小。
1.4K20发布于 2019-09-03 - 来自专栏CreateAMind
分布式并行架构Ray介绍
It can also be queried directly for debugging purposes. 4.
2.1K20发布于 2019-08-13 - 来自专栏悠扬前奏的博客
Java并行-4.守护线程
守护线程是一类特殊线程，一般是一些提供系统性服务的线程，例如垃圾回收线程，JIT（动态编译）线程。 守护线程需要在线程start()之前设置。在系统中只有守护线程（用户线程全部结束）时，自动结束。 以下例子将一个线程设置为守护线程。 package temp; public class DaemonDemo { public static class DaemonT extends Thread { public void run() { while (tr
53320发布于 2019-05-28 - 来自专栏Michael阿明学习之路
python 并发、并行处理、分布式处理
响应式编程 被观察者 运算符 4. 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. ) loop.run_forever() 阻塞代码 -> 非阻塞 ThreadPoolExecutor 将阻塞代码放在一个独立的线程（OS层级实现的，允许代码并行执行）中运行 import time from 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 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) ------ DistributedDataParallel 分布式 Autograd (4) ---- 如何切入引擎 [源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (5) ---- 引擎(上) [源码解析] PyTorch 分布式 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
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
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。 2，前馈网络分块计算 前馈网络中有参数矩阵A，维度为[h,4h]和参数矩阵B，维度为[4h,h] ，先对输入进行升维后，然后再降低维度。 综上：前向和反向共有2次All-Reduce操作，总的通信量为4M（m为参数量个数 bsh）。 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。
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。 | | | +-------------------+ +----------------+ | | | | | | | Process 4 -83f9-01a630a04a9b" 127.0.0.1:6379> hgetall unacked 1) "a548ebb8-c6bc-4fab-83f9-01a630a04a9b" 2) "[{ 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： +-----------+ 这就涉及到两个最重要的问题： 如何拆分计算逻辑； 如何分发计算逻辑； 于是 Spark 把所有的计算逻辑划分为这两种类型： 能够分发到各个节点上并行执行的； 需要经过一定量的结果合并之后才能继续执行的； 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。 我们从负载均衡，容灾恢复，worke之间交互这三个角度来看看 Celery 如何实现分布式。
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。 # 使用4个线程 } # 训练模型 num_round = 100 lgb_model = lgb.train(params, train_data, num_round) 分布式训练 除了并行化训练 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sktj
python mpi4py(并行编程 23)
www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/5827059.html 1.概述 MPI(Message Passing Interface)，消息传递接口，是一个标准化和轻便的能够运行在各种各样并行计算机上的消息传递系统 消息传递指的是并行执行的各个进程拥有自己独立的堆栈和代码段，作为互不相关的多个程序独立执行，进程之间的信息交互完全通过显示地调用通信函数来完成。 2.MPI执行模型 并行程序是指一组独立、同一的处理过程； 所有的进程包含相同的代码； 进程可以在不同的节点或者不同的计算机； 当使用Python，使用n个Python解释器； mpirun -np 32 python parallel_script.py 并行执行模型如下所示， ? Reference mpi4py tutorial Python多核编程mpi4py实践
2K40发布于 2019-07-30 - 来自专栏sktj
python 多线程 锁lockrlock(并行编程 4)
(target=inwithlock) t2=threading.Thread(target=dewithlock) t3=threading.Thread(target=innolock) t4= threading.Thread(target=denolock) t1.start() t2.start() t3.start() t4.start() t1.join() t2.join () t3.join() t4.join() print("%s" % withlock) print("%s" % nolock) 线程安全的操作 import threading global
68040发布于 2019-07-30 - 来自专栏sktj
python 并行进程 mpi4py
hello.py from mpi4py import MPI comm = MPI.COMM_WORLD rank = comm.Get_rank() print("hello world from ('hello world from process ', 2) ('hello world from process ', 3) ('hello world from process ', 4) ) if rank == 0: data = 10000000 destination_process = 4 comm.send(data,dest=destination_process) receiving [0 0 0 0 0] process 1 sending [0 2 4 6 8] receiving [1 2 3 4 5] process 2 sending [0 3 6 9 12] receiving [2 4 6 8 10] process 3 sending [0 4 8 12 16] receiving [3 6 9 12 15] process 4 sending
74220编辑于 2022-05-13 - 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 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。 Megatron 的 Feed Forward 是一个两层多层感知器（MLP），第一层是从 H变成4H，第二层是从 4H 变回到 H，所以Transformer具体架构如下，紫色块对应于全连接层。 FlexFlow是一个进行这种并行计算的深度学习框架，并且提供了一种选择最佳并行化策略的方法。最近，Mesh TensorFlow引入了一种语言，用于指定TensorFlow中的一般分布式张量计算。 在一个单模型并行transformer层的正向和反向传播中总共有4个通信操作。 Transformer语言模型输出了一个嵌入，其维数为隐藏大小（H）乘以词汇量大小（v）。
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 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，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。 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 0x4 本文总结 本文主要讲述了worker的启动流程。
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 sched_strategy) 于是我们看看 strategy 定义如下，基本由名字可以知道其策略意义： SCHED_STRATEGY_FCFS = 1 # 先来先服务 SCHED_STRATEGY_FAIR = 4
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 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 假如流水线深度为4，则例子为 [g0, g4, g8, g12], [g1, g5, g9, g13], [g2, g6, g10, g14], [g3, g7, g11, g15]。 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]。 如果模型一共64层，流水线深度为16，则并行每个阶段有4层，则本子模型拥有4层。
3.5K20编辑于 2022-05-09
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