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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 6.1 训练主体 6.2 训练step 6.3 获取schedule 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 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 0x02 Pretrain BERT训练主要分为两步： Pre-train：pre-train是迁移学习的基础，是训练token-level的语义理解。 0x06 训练 Pretrain 之中会调用 train 来进行训练。
3.6K20编辑于 2022-05-09 - 来自专栏AIUAI
Caffe2 - (二)Distributed Training分布式训练
Caffe2 Distributed Training分布式训练 Caffe2 最重要的一个特点是，便于分布式训练，无须重构设计即可快速实现网络的伸缩. 进一步学习Caffe2分布式训练的例子，可参考SynchronousSGD， 该材料阐述了Caffe2的data_parallel_model设计规则. Gloo - 用于多机训练的通信库 NCLL - NVIDIA推出的多GPU通信的NCCL库 Redis - 为了对分布式训练的节点进行有效管理， Caffe2采用NFS在节点间分享数据，或者采用Redis 服务器来处理节点间的通信 Caffe2 提供的一个分布式训练实例resnet50_trainer中，可以在单个GPU上运行 resnet50_trainer脚本. 其中，训练数据需要先加载到 lmdb database， 或者LevelDB. 实例 安装成功Caffe2后，分布式训练至少有一个GPU，多个GPU更适合体现其分布式特点.
1.3K40发布于 2019-02-18 - 来自专栏罗西的思考
PyTorch 分布式之弹性训练(2)---启动&单节点流程
[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(2)---启动&单节点流程 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(2)---启动&单节点流程 0x00 摘要 0x01 重要概念 0x02 弹性训练系列文章如下： [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(1) --- 总体思路 0x01 重要概念 为了更好的说明（这个说明可能在后面文章也会出现，因为太重要了），我们先总述一下TE 最重要的 0x02 分布式运行 2.1 方式改变 2.1.1 原有方式 我们知道，PET是从 PyTorch v1.9 合并进来的，因为合并了弹性训练，所以分布式启动的方式有了很大的改变。 如果一共有 NODE_SIZE 个机器参与训练，则一共有 NODE_SIZE * TRAINERS_PER_NODE 个进程。如果想启动一个分布式训练任务，则需要在所有的机器上执行相关命令。 2.3 示例 我们首先通过几个例子来看看如何启动分布式训练。
2.1K10编辑于 2021-12-24 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
分布式训练代码
Pytorch 分布式模式介绍_Wanderer001的博客-CSDN博客_pytorch 分布式1、分布式训练代码import torchfrom config import Configfrom dataset Config.MODEL_SAVE_STRIDE, max_epoch=Config.EPOCHS) trainer.train()if __name__ == "__main__": main()2、 import Variablefrom torch.utils.data import Dataset, DataLoaderimport osinput_size = 5output_size = 2batch_size DistributedDataParallel运行: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 = 30data_size = 90# 2） 配置每个进程的gpulocal_rank = torch.distributed.get_rank()torch.cuda.set_device(local_rank
84340编辑于 2022-09-02 - 来自专栏AI算法能力提高班
Pytorch分布式训练
Pytorch分布式训练 Dataset next(iter(dataloader))返回一个batch的数据 , 等价于IterableDataset 可以用 pytorch IterableDataset iterable Dataset 在分布式训练 在分布式时训练中数据并行的时，每块GPU都有一个独立的model和独立的进程(DDP模式)去训练完整数据的子集，在Pytorch中的DDP模式是通过DistributedSampler ()去实现在分布式并行训练时每个模型读取是整个数据集上不同部分，从而避免训练时取数据发生重复。 backend torch提供了NCCL, GLOO,MPI三种可用的后端 CPU的分布式训练选择GLOO, GPU的分布式训练就用NCCL即可 init_method 显式指定init_method， 或者 mp.spawn 启动分布式训练 image-20230817150712701 1 分布式训练数据加载 Dataloader需要把所有数据分成N份(N为worldsize), 并能正确的分发到不同的进程中
1.9K20编辑于 2023-09-13 - 来自专栏torch-detection-学习笔记
Pytorch 分布式训练
在每个主机上执行一次脚本，开始训练 使用 destory_process_group() 销毁进程组 使用模板 下面以 TCP 初始化方式为例，共 3 太主机，每台主机 2 块 GPU，进行分布式训练 基本原则： 用 NCCL 进行分布式 GPU 训练 用 Gloo 进行分布式 CPU 训练 无限带宽互联的 GPU 集群 使用 NCCL，因为它是目前唯一支持 InfiniBand 和 GPUDirect 其同时支持 Python2 和 Python 3。 launch 可用于单节点的分布式训练，支持 CPU 和 GPU。对于 GPU 而言，若每个进程对应一个 GPU，则训练将取得最大性能。 该工具以及多进程分布式训练，目前只有在 NCCL 上才能发挥最好的性能，NCCL 也是被推荐用于分布式 GPU 训练的。 --nnodes 指定用来分布式训练脚本的节点数 --node_rank 多节点分布式训练时，指定当前节点的 rank。 --nproc_per_node 指定当前节点上，使用 GPU 训练的进程数。
3K30发布于 2020-09-07 - 来自专栏罗西的思考
快手八卦 --- 机器学习分布式训练新思路(2)
[源码解析] 快手八卦 --- 机器学习分布式训练新思路(2) 目录 [源码解析] 快手八卦 --- 机器学习分布式训练新思路(2) 0x00 摘要 0x01 优化 1.1 重叠通信和计算 1.2 分桶通信和扁平化 其专门针对分布式的场景设计特定的优化算法，实现算法和系统层面的联合优化，力图极致化分布式训练的效率。 突破 TensorFlow、PyTorch 并行瓶颈的开源分布式训练框架来了！ 1.3 分层化通信 由于工业级别的分布式训练往往需要多机多卡，而不同物理连接方式所带来的延时和带宽也有较大差异，因此，通讯的有效抽象也对性能的提升至关重要。 BAGUA的通信可以分层进行。 突破 TensorFlow、PyTorch 并行瓶颈的开源分布式训练框架来了！
81810编辑于 2022-05-09 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
Pytorch分布式训练错误
main_distribute.py’, ‘–local_rank=1’]’ returned non-zero exit status 1.pytorch DistributedDataParallel训练时遇到的问题 passing the keyword argument find_unused_parameters=True to torch.nn.parallel.DistributedDataParallel; (2)
4.6K10编辑于 2022-09-02 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
PyTorch分布式训练简介
PyTorch分布式训练分布式训练已经成为如今训练深度学习模型的一个必备工具，但pytorch默认使用单个GPU进行训练，如果想用使用多个GPU乃至多个含有多块GPU的节点进行分布式训练的时候，需要在代码当中进行修改 ，这里总结一下几种使用pytorch进行分布式训练的方式。 如果是单节点多GPU，将会在单个GPU上运行一个分布式进程，据称可以非常好地改进单节点训练性能。如果用于多节点分布式训练，则通过在每个节点上产生多个进程来获得更好的多节点分布式训练性能。 在单节点分布式训练或多节点分布式训练的两种情况下，该工具将为每个节点启动给定数量的进程（–nproc_per_node）。 至此就介绍完了pytorch的分布式训练的基础内容。
5.3K20编辑于 2022-09-03 - 来自专栏算法私房菜
Tensorflow笔记：分布式训练
前言 对于数据量较大的时候，通过分布式训练可以加速训练。 本文简单介绍了多机(单卡/多卡不重要)情况下的分布式Tensorflow训练方法。 对于分布式训练与单机训练主要有两个不同：1. 如何开始训练；2. 训练时如何进行分工。分别会在下面两节进行介绍。 确认彼此 单机训练直接可以通过一个脚本就告诉机器“我要开始训练啦”就可以，但是对于分布式训练而言，多台机器需要互相通信，就需要先“见个面认识一下”。就需要给每一台机器一个“名单”，让他去找其他机器。 分布式训练的方式分为异步训练和同步训练。 下面我们分别介绍： 2.1 异步分布式训练 我们还是据一个简单的DNN来分类MNIST数据集的例子，脚本应该长这样： # 异步分布式训练 #coding=utf-8 import time import
1.6K31发布于 2021-09-24 - 来自专栏ThoughtWorks
从分布式计算到分布式训练
---- Spark分布式计算模型 看起来似乎MRV2向前迈进了一大步，解决了不少问题，然而对于MRV2来说，依然存在它无法跨越的问题。 对于模型训练来说，目前一般会有两种做法： 单机模型训练 分布式模型训练 ---- 单机模型训练 所谓的单机训练，其实就是在一台机器上训练了，对于单机模型训练来讲，瓶颈主要在于提升单机的性能配置，例如不停的提高单个 分布式模型训练 对于单机训练来说，单个GPU，始终会陷入瓶颈，所以对于模型训练，也有人开始尝试，是否可以分布式训练？ 对于目前来讲，模型的分布式一般会有以下几种做法： 数据分布式训练 模型分布式训练 混合训练 ? ? ，将计算描述为一个图，然后再判断图中的哪些计算可以并行运行，分别拆分到不同的节点上进行训练，从而达到分布式训练的效果。
1.6K50发布于 2018-04-17 - 来自专栏AI算法能力提高班
DeepSpeed大模型分布式训练
return args Initialization 必须把args, model结构和参数变成deepspeed版本 对于dataloder可以用deepspeed.initialize变成分布式 args=add_argument() # Initialize DeepSpeed to use the following features # 1) Distributed model # 2) DistributedSampler 自定义分布式dataloder，注意batch_size定义，分布式的batch_size是指每张gpu上批大小，不开启分布式batch_size指所有gpu的总大小 # 开启分布式 用DistributedSampler if local_rank >= 0: if data_sampler is None: data_sampler = batch_size *= device_count if num_local_io_workers is None: num_local_io_workers = 2
1.3K30编辑于 2023-09-13 - 来自专栏素履coder
Leetcode模块训练2
示例 2： 输入：nums = [3,2,4], target = 6 输出：[1,2] 示例 3： 输入：nums = [3,3], target = 6 输出：[0,1] 提示： 2 <= nums.length 示例 1： 输入：nums = [1,2,2,3,1] 输出：2 解释： 输入数组的度是 2 ，因为元素 1 和 2 的出现频数最大，均为 2 。 连续子数组里面拥有相同度的有如下所示： [1, 2, 2, 3, 1], [1, 2, 2, 3], [2, 2, 3, 1], [1, 2, 2], [2, 2, 3], [2, 2] 最短连续子数组 [2, 2] 的长度为 2 ，所以返回 2 。 示例 2： 输入：nums = [1,2,2,3,1,4,2] 输出：6 解释： 数组的度是 3 ，因为元素 2 重复出现 3 次。
54320编辑于 2022-11-16 - 来自专栏云社区活动
分布式模型训练的利与弊
今天，我就结合自己的经验，和大家聊聊分布式模型训练的利与弊，并通过代码案例让你更直观地感受这一技术。什么是分布式模型训练？ 分布式模型训练的优点1. 加速训练过程分布式训练的直接收益就是加快了训练速度。例如，将1000张图片的训练任务分配到4台机器上，每台只需要处理250张。对于超大规模模型来说，分布式训练更是不可或缺。 2. 提升资源利用率通过分布式训练，我们可以将多台机器上的CPU、GPU甚至TPU资源整合起来，充分利用硬件资源。这在云计算环境下尤为重要。3. 分布式训练能通过模型并行有效解决这一问题，让大模型的训练成为可能。4. 容错性和灵活性分布式训练还可以通过一定的冗余机制提升系统的容错性。 2. 实现复杂分布式训练引入了更多的变量和复杂性。例如，如何高效地划分任务？如何同步不同设备上的梯度？对于新手来说，这些问题可能会令人望而却步。3.
41600编辑于 2025-03-18 - 来自专栏IT技术订阅
DeepSeek分布式模型训练详解
随着人工智能技术的飞速发展，大规模预训练语言模型（LLM）逐渐成为研究和应用的热点。DeepSeek作为一款高性能的预训练语言模型，其分布式模型训练技术在业界引起了广泛关注。 本文将从分布式训练架构、关键技术优化、训练过程、模型配置与超参数设置、数据集准备与处理以及训练任务启动等方面，深入解析DeepSeek的分布式模型训练过程。 五、数据集准备与处理 （一）数据集下载 以Wikitext-2数据集为例，需要下载数据集文件和分词模型文件。数据集的下载是训练过程的第一步，高质量的数据集是训练高性能模型的基础。 （二）任务启动 进入代码根目录并执行相应的脚本命令，启动单台或分布式训练任务。训练任务的启动是训练过程的最后一步，通过执行脚本命令，可以启动模型的训练过程，并在大规模集群上进行分布式训练。 七、总结 DeepSeek的分布式模型训练技术在大规模预训练语言模型的训练过程中发挥了重要作用。
1.4K11编辑于 2025-02-18 - 来自专栏罗西的思考
使用 TensorFlow 进行分布式训练
[翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练 目录 [翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练 0x00 摘要 1. 概述 2. (1) --- 总体架构 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(2)---Master 静态逻辑 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(3)--- Worker 静态逻辑 [源码解析 其中一些轴包括： 同步和异步训练：这是通过数据并行进行分布式训练的两种常用方法。在同步训练中，所有工作进程都同步地对输入数据的不同片段进行训练，并且会在每一步中聚合梯度。 就分布式训练架构而言，TPUStrategy 和 MirroredStrategy 是一样的，即实现同步分布式训练。 它实现了跨多个工作进程的同步分布式训练（多机多卡分布式版本），而每个工作进程可能有多个 GPU。
2.4K21编辑于 2022-05-09 大模型自训练与分布式训练技术前沿
ImportAI 449: 大语言模型训练其他大语言模型；72B分布式训练运行；计算机视觉比生成式文本更难大语言模型能否自主精调其他大语言模型以执行新任务？ ***COVENANT-72B：通过分布式训练挑战AI的政治经济学通过区块链进行的分布式训练取得了有意义的胜利一群人利用区块链协调了一个72B参数模型的分布式训练运行，该模型的性能与某机构在2023年发布并训练的 其真正独特之处在于它以分布式方式训练，大约20个不同的对等节点，每个节点运行8块B200 GPU，共同参与训练。 性能：在MMLU上，Covenant-72B得分为67.1，而INTELLECT-1（一个由Prime Intellect通过分布式训练构建的较小AI模型）得分为32.7，LLaMA-2-70B得分为65.7 但要做到这一点，分布式训练需要赶上前沿水平——尽管Covenant令人印象深刻，它主要证明了分布式训练可以构建一些具有一定效用但并非最前沿的非平凡模型，而这与当前的前沿水平仍有很大距离——现代前沿模型是在数万到数十万个芯片上训练的
13110编辑于 2026-06-09- 来自专栏罗西的思考
分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO
[论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO 目录 [论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO 0x00 摘要 0x01 综述 1.1 本系列其他文章如下： [源码解析] PyTorch 分布式之 ZeroRedundancyOptimizer 0x01 综述 这部分主要翻译自 DeepSpeed: Extreme-scale model 使用Adam对带有ψ个参数的模型进行混合精度训练需要足够的内存来保存参数和梯度的fp16副本。其内存需求分别为2ψ和2ψ字节。 作为一个具体的例子，1.5B参数的GPT-2模型以1K的序列长度和32的batch size 进行训练，需要大约60GB的内存。 因此，标准DP在每个训练步骤中产生2ψ个数据移动。
1.3K20编辑于 2022-05-09 SageMaker分布式训练引擎技术揭秘
SageMaker 分布式训练引擎背后的科学某机构机器学习副总裁在年度 re:Invent 大会上宣布了两项新功能，旨在让用户通过 SageMaker 训练大规模、数据密集型神经网络变得更便宜、更简单。 SageMaker 的模型并行库则能自动协调那些规模过大、无法单机训练的神经网络的训练过程。数据并行训练数据并行训练将同一神经网络的副本发送到不同的分布式计算节点，每个节点用不同的数据批次训练其副本。 当 CPU 在聚合和传输一批梯度时，GPU 可以开始处理下一批数据，这使得分布式训练能够更高效地扩展。为了在 CPU 之间通信梯度更新，SDP 使用了 All-Reduce 操作。 实现并行的唯一途径是通过流水线：节点 1 处理一批输入并将输出发送给节点 2；当节点 2 开始工作时，节点 1 开始处理下一批输入，以此类推。 快速上手用户现在可以通过 GitHub 上的示例，或阅读更多文档来了解 SageMaker 上的分布式训练，并开始使用新的分布式库。FINISHED
13010编辑于 2026-02-20- 来自专栏罗西的思考
深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练 0x00 摘要 0x01 本系列其他文章链接如下： [源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod (1) --- 基础知识 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入 [源码解析 ] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (6) --- 后台线程架构 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod --- on spark --- GLOO 方案 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (13) --- 弹性训练之 Driver [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (14) --- 弹性训练发现节点 & State [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (15
1.2K20发布于 2021-09-23
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