- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 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 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. get_tensor_model_parallel_group(), async_op=True) # Delay the start of weight gradient computation shortly (3us
2.9K20编辑于 2022-11-28 - 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XINDOO的专栏
Agent设计模式——第 3 章：并行化
, ("user", "原始主题：{topic}") ]) ## 3. 通过将并行结果直接管道化 ## 到综合提示词，然后是 LLM 和输出解析器，构建完整链。 ParallelWebResearchAgent", sub_agents=[researcher_agent_1, researcher_agent_2, researcher_agent_3] ) ## --- 3. 系统设置了三个 LlmAgent 实例作为专门的研究员：ResearcherAgent1 专注于可再生能源，ResearcherAgent2 研究电动汽车技术，ResearcherAgent3 调查碳捕获方法 google.github.io/adk-docs/agents/multi-agents/ Python asyncio Documentation: https://docs.python.org/3/
52310编辑于 2025-10-27 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
Hammerspace：全局并行文件系统架构案例
AI/新场景对海量文件的效率要求，使得并行文件系统备受关注。全局命名空间+并行文件系统是Hammerspace对当前AI场景的求解。 Hammerspace 全局数据平台将跨站点、云和任何存储的非结构化数据统一到一个单一、并行的全局文件系统中，并具有全局命名空间。 • 真正的全局化、基于标准的并行文件系统：跨越多个站点和多云环境，呈现单个全局命名空间。在所有主要供应商的新旧存储设备上存储数据。 大模型训练场景的存储架构 • 基于 Hammerspace 构建数据存储和元数据分离的高性能存储集群，元数据基于 pNFS v4.2 ，数据存储基于NFS v3。 Jellyfish Pictures Jellyfish Pictures[3]是一家总部位于英国的视觉特效（VFX）和动画公司，成立于2001年。
65610编辑于 2025-02-11 - 来自专栏小徐学爬虫
并行处理百万个文件的解析和追加
处理和解析大量文件，尤其是百万级别的文件，是一个复杂且资源密集的任务。 这里主要介绍如何使用concurrent.futures模块来并行处理和追加文件。问题背景在数据处理的过程中，经常会遇到需要对大量文件进行解析和追加的情况。如果使用单进程进行处理，则会花费大量的时间。 为了提高处理效率，可以采用并行处理的方式，即同时使用多个进程来处理不同的文件。 在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模块来实现并行处理。 ，解析文件并将其追加到输出文件中。 Dask可以自动管理并行任务，并提供更强大的分布式计算能力。通过合理的并行和分布式处理，可以显著提高处理百万级文件的效率。
63610编辑于 2024-07-08 掌握 Python 文件处理、并行处理和装饰器
3. 处理大型文件试图一次性加载超大文件？❌ 并非上策。 10000for chunk in pd.read_csv("large_data.csv", chunksize=chunk_size): print(chunk.shape)第二部分：Python 并行处理想在更短时间内完成更多任务 通过并行充分利用 CPU 和 I/O。1. 3. concurrent.futures —— 简化的并行处理对于 I/O 密集型任务：python 体验AI代码助手 代码解读复制代码from concurrent.futures import ThreadPoolExecutordef 3.
27010编辑于 2025-05-26- 来自专栏鸿的学习笔记
聊聊并行并行编程
并行和并发有着小小的区别：并行意味着问题的每个分区有着完全独立的处理，而不会与其他分区进行通信。并发可能是指所有的一切事务， 这可能需要紧密的，以锁的形式或其他的互相通信的方式形成的相互依赖。 因为并行编程的相对较难，导致工程师的生产率不会太高，会聚焦于更精密的细节，花费大量的时间。 并行任务变得复杂不仅仅在于之上的原因，更因为： 1.对代码，对任务的分割，这会导致错误处理以及事件处理更为复杂。如果并行程序之间会牵扯到交互，通信的时间成本，共享资源的分配和更新更为复杂。 2.并行访问控制，单线程的应用程序可以对本实例中的所有资源具有访问权，例如内存中的数据结构，文件之类的。 但是并行程序中，对变量的访问会牵扯到消息传递，并且协调对共享 资源的访问，需要使用到引用计数，锁，事务等方式同步 3.特定算法的固有顺序 还有更多的人为因素，代码的可读性，项目对共享资源的管控之类
1.4K10发布于 2018-08-06 - 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。 如果将代码放入名为“ dist_autograd_simple.py”的文件中，则可以使用命令MASTER_ADDR="localhost" MASTER_PORT=29500 python dist_autograd_simple.py
1.8K40编辑于 2021-12-10 - 来自专栏NFS
两全其美：S3与并行文件系统性能相结合
需要一个整合的非结构化数据平台 在过去的几十年里，文件存储和对象存储并驾齐驱，它们主要用于不同的场景。需要高吞吐的本地应用程序可能使用并行文件系统，而在云中运行的应用程序通常会使用对象存储。 该平台可以根据应用程序和当前情况的需求，将数据呈现为文件、对象或两者兼而有之。该数据平台既可以提供并行文件系统性能，又可以提供深度归档的经济性，以及介于两者之间的一切。 与附加软件或存储网关解决方案不同，在Hammerspace中，对象与文件是真正平等的。任何共享或目录都可以作为S3存储桶公开，使用S3创建的存储桶和对象可以通过标准NFS和SMB共享被视为目录和文件。 通过S3写入的每个对象都将成为Hammerspace文件系统中的一个文件。即使对于分段上传也是如此，其中各个对象部分被写入隐藏的临时目录，然后组装成一个完整的文件。 同样，当包含文件的现有共享或目录作为S3存储桶公开时，文件将显示为对象，其名称反映了文件名，如果位于子目录中，则反映了路径。通过S3创建的存储桶将成为文件系统中的目录，位于指定的存储桶根目录。
37110编辑于 2025-07-27 - 来自专栏yaphetsfang
数据并行和任务并行
OpenCL并行加减乘除示例——数据并行与任务并行 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 = A[i*4+3] / B[i*4+3]；// task D } 1、数据并行(data parallel) 可以发现每一个for循环都由加减乘除4个任务组成 ，理想化得使运行时间缩减到T/4，如图3所示。 这种办法对不同的数据使用相同的核函数，称为数据并行。 ? 图3. = A[base+3] / B[base+3]; } 2、任务并行(task parallel) 另外还有一种就是任务并行化，可以使所有功能函数内部的语句并行执行，即任务并行化
2.3K30发布于 2020-07-30 - 来自专栏Python爬虫与数据挖掘
Pycharm里如何设置多Python文件并行运行
前几天在Python白银交流群【巭孬】分享了一个Pycharm同一时间同时运行多个Python文件的方法，这里拿出来给大家分享下。 二、实现过程 设置的方法如下： 如果你是下图英文界面这样的，就选择右上角的【Allow parallel run】即可，即代表允许多个实例： 就先点击Templates，然后找到Python文件。
3.5K10编辑于 2024-02-17 - 来自专栏入门小站
linux中wget并行下载文件的几种姿势
wget可以下载文件。 一般使用可以同时下载一个文件，某些时候我们需要下载多个文件,这个时候为了节约时间就需要并行下载文件 使用wget下载文件 使用wget下载文件相当简单： > wget https://rumenz.com /static/v/v.mp4 这样运行一次只能下载一个文件。 我们可以通过并行下载文件来加快速度。 使用 wget并行下载 我们可以通过不同的方式并行制作wget下载文件。 Bash 方法 使用& 将wget进程发送到后台： #! 尽管我们现在并行下载文件，但这种方法不能反馈出错的信息。 wget Fork 使用-b参数，让wget将自己Fork到后台： #!
5K10编辑于 2022-06-02 - 来自专栏计算机技术-参与活动
算力共享：数据并行，模型并行，流水线并行，混合并行策略
# 算力共享：混合并行策略混合并行策略是在深度学习模型训练过程中，综合运用多种并行技术来加速训练过程的方法。以下是常见的并行技术以及混合并行策略的举例： 一、常见并行技术1. - **举例**：对于一个包含10层的神经网络，将1 - 3层放在第一个GPU上，4 - 6层放在第二个GPU上，7 - 10层放在第三个GPU上。 数据首先在第一个GPU上经过1 - 3层的处理，然后传递到第二个GPU进行4 - 6层的处理，最后在第三个GPU上完成7 - 10层的处理。二、混合并行策略举例1. **Megatron - LM的混合并行** - **策略**：结合了**数据并行和模型并行**。 通过数据并行来利用多个GPU处理不同的数据子集，同时采用模型并行（如张量并行和流水线并行）来处理模型过大无法在单个GPU上运行的问题。
1.4K10编辑于 2025-01-01 - 来自专栏架构进阶
面试题目：多线程并行处理日志文件
假设第一个字段(:前面的字段,ReadError、WriteError等)是错误类型，总共有5个日志文件，filePath1, filePath2... filePath5 需求是，多线程并行处理5个文件，汇总之后，返回出现次数最多的10种错误类型及其个数。 比如： 1. 错误类型：ReadError 总出现次数：1111 2. 注：假设内存足够 二 分析 几个关键信息： 1）日志格式，空格区分，但事件类型的关键字在第一段的冒号":"前 2）5个文件，为了提高处理效率，需要多线程执行，但最终需要做汇总操作； 3）要返回次数最多的 采用自底向上的分析方法，处理步骤如下所示： 1、日志文件读取（逐行方式），注意：文件不存在的情况，异常捕获 2、行数据解析，字符串分割，取冒号: 前的子串为错误类型，注意：异常数据格式处理 3、每个文件内的数据汇总 四 方案选择 1、日志文件读取，使用BufferedReader，readLine方法进行逐行读取 2、字符串分割，split方法即可； 3、遍历前定义map变量，类型为Map<String, Integer
1K10发布于 2021-04-13 - 来自专栏python3
Python3下的【并行迭代】与【按索引
在使用python3时，有【并行迭代】与【按索引迭代】，并行迭代相对来说好理解，现在介绍下【按索引迭代】。 废话不多，直接上实例 # Demo：并行迭代 zip函数names = ["anne","beth","george","damon","bob"]ages = [12,45,32,102,101,103
98020发布于 2020-01-03 - 来自专栏罗西的思考
深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型
[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 改进 3.3 融合模型 3.3.1 main函数逻辑 3.3.2 融合模型 3.3.3 输出 3.4 init 文件 3.5 配置文件 3.5.1 代码逻辑 3.5.2 数据并行 3.5.3 模型并行 0x04 输出一个 init 文件，这样更容易处理。 生成相关配置文件，比如数据并行配置文件，模型并行配置文件。 dp_config.json是专门为数据并行生成的配置文件，举例如下。 4, 5, 6, 7, 8, 9]} } 3.5.3 模型并行 mp_config.json 是专门为模型并行生成的配置文件，举例如下。
66030发布于 2021-09-10 - 来自专栏罗西的思考
深度学习流水线并行 GPipe(3) ----重计算
[源码解析] 深度学习流水线并行 GPipe(3) ----重计算 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 GPipe(3) ----重计算 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 前文回顾 1.2 Gradient ，目前分布式模型训练有几个必要并行技术： 流水并行，尤其是如何自动设定流水； 梯度累加（Gradient Accumulation）； 后向重计算； 1F1B 策略（我们将采用PipeDream分析）； 流水并行存在一个问题：显存占用太大。 重计算并不是单独为流水并行设计的，并且之前大多使用在单卡或者数据并行场景下。 第三，来到了下面一行的紫色2号，它依赖于上面的紫色3号来计算（回忆一下，后向传播计算需要前向计算的输出），此紫色3号是checkpoint，在内存中存在，所以正常执行反向传播 第四，来到了下面一行的白色
1.3K20发布于 2021-09-08 - 来自专栏气象杂货铺
xarray系列 | 基于xarray和dask并行写多个netCDF文件
最近在处理卫星数据时，最终生成的文件甚至超过了50G，有些甚至超过了100G。而目前xarray对于nc格式的大文件存储让人头疼。在存储这些大文件时耗时很长，甚至可能会导致程序挂起。 nc文件了： xr.save_mfdataset(datasets=datasets, paths=paths) 保存完数据之后，可以检查一下并行存储的结果和单独存储的结果是否一致。 netCDF可是的写操作一直是xarray的痛点，尤其是在并行写和增量写文件方面。 之前也介绍过另一种文件格式 Zarr真的能替代NetCDF4和HDF5吗，在文件并行写和增量写方面非常友好，尤其是涉及到大文件时。 最近在处理数据时用到了dask，后面有时间可能会更一些dask相关的推文，比如数据并行处理。
3.7K11编辑于 2022-09-23 - 来自专栏yaphetsfang
C#数据并行和任务并行
C# 并行任务——Parallel类 一、Parallel类 Parallel类提供了数据和任务的并行性； 二、Paraller.For() Paraller.For()方法类似于 TSource>(IEnumerable<TSource>,Action<TSource>)，先看下面的例子； string[] data = { "str1", "str2", "str3" TSource, ParallelLoopState, long> body)，接着在上面的例子改动 string[] data = { "str1", "str2", "str3" { Console.WriteLine("迭代次数：{0},{1}", i, str); if (i > 3) Parallel.ForEach()用于数据并行性，Parallel.Invoke()用于任务并行性；
1.9K20发布于 2020-07-30 - 来自专栏计算机工具
模型并行、数据并行、流水线并行以及混合并行的适用场景、优劣
模型并行、数据并行、流水线并行以及混合并行的适用场景、优劣- **数据并行** - **适用场景**：**适用于模型规模相对较小，能够在单个计算设备（如 GPU）上完整运行**，但训练数据量巨大的情况 - **模型并行** - **适用场景**：**主要用于处理超大规模的模型，当模型大到单个计算设备的内存无法容纳时**，如大型的 Transformer 架构语言模型（如 GPT-3、GPT-4 例如在训练大型多模态模型（结合文本、图像、音频等多种数据）或超大规模的语言模型时，混合并行可以充分发挥不同并行策略的优势。 - **优点**：结合了**数据并行、模型并行和流水线并行的优点，能够根据模型结构、数据特点和硬件资源的实际情况**，灵活地调整并行策略，实现最优的训练效率。 *张量并行**）将其切分到多个 GPU 上计算；同时，对于模型的整体结构，可以采用**流水线并行将模型按层划分为多个阶段在不同 GPU 上执行**，通过这种混合并行的方式全面提升训练速度和效率。
1K21编辑于 2025-01-05
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号