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深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark 0x00 摘要 0x01 本系列其他文章如下： [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 (3) --- Horovodrun背后做了什么 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (4) --- 网络基础 & Driver [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 整合之后，可以让整个特征处理和训练流程都统一在 spark 环境内，从而实现更好的分布式训练和数据传输。 MPI集群的任务成功率并不高，如果某个任务失败，往往需要重启整个MPI集群。
2.6K30发布于 2021-07-01 - 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
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
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 因此，总 bs 的缩放如下所示： n = 1, batch size = 8 n = 2, batch size = 16 n = 4, batch size = 32 n = 8, batch size 实例 例如，假设用于训练的系统包含 2 个节点(node)，也就是主机，每个节点有 8 个 GPU。在这 16 个 GPU 上的每一个中，有一个需要进行 all_reduce 的 tensor。 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Python与算法之美
8，模型的训练
一，分类模型的训练 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 二，回归模型的训练 ? ? ? ? ? ? ? ? 三，聚类模型的训练 KMeans算法的基本思想如下： 随机选择K个点作为初始质心 While 簇发生变化或小于最大迭代次数： 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 重新计算每个簇的质心 ? 四，降维模型的训练 PCA主成分分析(Principal Components Analysis)是最常使用的降维算法，其基本思想如下： 将原先的n个特征用数目更少的m个特征取代，新特征是旧特征的线性组合 五，管道Pipeline的训练 使用管道可以减少训练步骤 有时候，我们可以用管道Pipeline把多个估计器estimater串联起来一次性训练数据。
90031发布于 2020-07-17 - 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
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。 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 同样是采用DNN进行MNIST数据集的分类任务： # 异步分布式训练 #coding=utf-8 import time import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist
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
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。 在混合训练中，模型训练会被分散，同时数据也会分散，无论是哪种分布式训练，最终都会涉及一个操作：模型的归一。在目前来说，有不同的做法，可以将模型最终归一，例如集成算法就是逻辑上实现了模型的归一。
1.6K50发布于 2018-04-17 - 来自专栏GiantPandaCV
INT8量化训练
【GiantPandaCV导读】本文聊了两篇做INT8量化训练的文章，量化训练说的与quantization-aware Training有区别，量化训练指的是在模型训练的前向传播和后向传播都有INT8 两篇文章都是基于对梯度构建分析方程求解得到解决量化训练会引起的训练崩溃和精度损失严重的情况。 而量化训练则是在前向传播和后向传播都加入量化，而且做完矩阵运算再把运算的结果反量化回去浮点数。 Pytorch实现卷积神经网络训练量化(QAT) 一、Distribution Adaptive INT8 ? 知乎链接： （量化 | INT8量化训练）https://zhuanlan.zhihu.com/p/364782854
1.5K30发布于 2021-04-30 - 来自专栏模型压缩
INT8量化训练
【导读】本文聊了两篇做INT8量化训练的文章，量化训练说的与quantization-aware Training有区别，量化训练指的是在模型训练的前向传播和后向传播都有INT8量化。 两篇文章都是基于对梯度构建分析方程求解得到解决量化训练会引起的训练崩溃和精度损失严重的情况。 而量化训练则是在前向传播和后向传播都加入量化，而且做完矩阵运算再把运算的结果反量化回去浮点数。 Pytorch实现卷积神经网络训练量化(QAT) 一、Distribution Adaptive INT8 文章的核心idea是：Unified INT8发现梯度的分布不遵从一个分布即不能像权重一样归于高斯分布 整个pipeline： SpeedUp: 这里有个重要的cuda层的优化： 实验： 知乎链接： 量化 | INT8量化训练 首发于GaintPandaCV，未经允许，不许转载
1.7K00发布于 2021-06-06 - 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 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 = self.data = (x for x in self.dataloader) return self.dataloader Training API 把读取的分布式 params": { "lr": 0.001, "betas": [ 0.8, 0.999 ], "eps": 1e-8,
1.3K30编辑于 2023-09-13 - 来自专栏云社区活动
分布式模型训练的利与弊
这时候，分布式模型训练应运而生，为解决资源和计算瓶颈提供了一种高效的路径。然而，分布式训练并非完美无缺，它既带来了新的可能性，也伴随着新的挑战。 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。 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。 如果你的任务规模较小，单机训练就已经足够，可以不必引入分布式训练的复杂性。此外，在实施分布式训练时，可以通过分阶段优化逐步降低通信开销和硬件负担。
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
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。 一、分布式训练架构 （一）计算集群架构 DeepSeek的训练环境是一个大规模的计算集群，例如DeepSeek-V3使用了配备2048个NVIDIA H800 GPU的集群，每个计算节点包含8个GPU 具体来说，采用16路流水线并行、跨8个节点的64路专家并行，以及ZeRO-1数据并行。这些并行策略的组合使得DeepSeek能够在大规模集群上高效地进行分布式训练，充分利用集群的计算资源。 例如，序列长度为4096，隐藏层大小为2048，层数为3，头数为8。这些参数的设置决定了模型的规模和复杂度，从而影响模型的性能和训练效率。 （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。
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. 7) --- Worker 动态逻辑 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(8) --- 通信机制 1. 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。 “在每个对等节点内部，8块B200 GPU使用动态FSDP将模型参数、梯度和训练状态分片到本地GPU上。”数据：“训练数据总共包含约1.1万亿token，分为主要阶段和退火阶段。 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- 来自专栏小白晋级大师
分布式系统架构8：分布式缓存
这是小卷对分布式系统架构学习的第11篇文章，今天了解分布式缓存的理论知识以及Redis集群。 分布式缓存也是面试常见的问题，通常面试官会问为什么要用缓存，以及用的Redis是哪种模式，用的过程中遇到哪些问题这些1. 而能够保证强一致性的 ZooKeeper、Doozerd、Etcd 等框架，吞吐量比不过Redis，通常不会用作“缓存框架”，而是作为通知、协调、队列、分布式锁等使用2.透明多级缓存TMC实际开发中，同时搭配进程内缓存和分布式缓存 ，查询以进程内缓存数据优先3.实现方案3.1 memcached缓存在服务端，memcached集群环境实际就是一个个memcached服务器的堆积cache的分布式主要是在客户端实现，通过客户端的路由处理来达到分布式解决方案的目的 如下是memcached客户端路由过程：3.2 Redis缓存与memcached客户端支持分布式方案不同，Redis更倾向于在服务端构建分布式存储以Redis集群模式为例，它没有中心节点，具有线性可伸缩的功能
85410编辑于 2025-01-20 - 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 使用流水线阶段数的 4 倍或 8 倍的梯度累积步骤（以及 batch 大小）进行训练，相较于只有一个流水线阶段分别达到了 81％ 和 90％ 的扩展性。 1.4 3D 并行如何利用每种并行性 一个万亿参数模型可以使用 8 路模型并行、64 路管道并行和 8 路数据并行在 4,096 个 NVIDIA A100 GPU 上进行扩展。 在 8 路模型并行下，每个模型每使用 1 个微批次，将导致每个 GPU 的有效微批次大小为1/8。
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。 例如，一台特定的计算实例包含 8 个 GPU 和 96 个虚拟 CPU，全部通过高速连接互联。SDP 将聚合梯度的主要责任卸载给 CPU，由 CPU 将梯度更新传输到其他计算节点的 CPU。 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。 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 ] 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 (7) --- DistributedOptimizer [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark [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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