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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 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/
52110编辑于 2025-10-27 - 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。 本stage（数值为 3）对应的是 index 为 3，4 的两个 module，就是下面的 3 ,3.
1.8K40编辑于 2021-12-10 - 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 流水线并行其他文章链接如下: [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 [源码解析] 深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积 [源码解析] 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之PipeDream(1)--- Profile阶段 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区 0x01 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。 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 - 来自专栏数说工作室
3行代码实现 Python 并行处理，速度提高6倍！
（2）快的方法 concurrent.futures 模块能够利用并行处理来帮我们加速，什么是并行处理，举个例子： 假设我们要把1000个钉子钉入一块木头里，钉一次要1秒，那么1000次就要1000秒。 这就是并行处理 这1000张照片，也可以分成多个进程来处理。 用 concurrent.futures 库只要多3行代码： 代码中，首先把具体的处理过程打包成函数 load_and_resize()，然后用框出来的3行代码，即可实现多线程处理： with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor 这个语句意味着，用6个进程，来并行对 image_file 文件进行 load_and_resize 处理。 （3）例外情况 由于并行的处理是没有顺序的，因此如果你需要的结果是按照特定顺序排列的，那么这种方法不是很适用。
2.4K50发布于 2018-10-23 - 来自专栏代码编写世界
第3章-图形处理单元-3.1-数据并行架构
3.1 数据并行架构 不同的处理器架构使用各种策略来避免延迟。CPU经过优化，可以处理各种数据结构和大型代码库。 由于这种相似性——例如一组顶点或像素——GPU可以以大规模并行的方式处理这些数据。另一个重要元素是这些调用尽可能独立，这样它们就不需要来自相邻调用的信息，也不共享可写的内存位置。
1.4K10编辑于 2021-12-17 - 来自专栏R语言数据分析指南
生信小课堂(3) R中执行并行运算
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝今天有朋友询问如何在R中进行并行运算，那本节就来简单介绍下，并行运算的方式有很多，在此主要介绍「foreach & doParallel」。 要并行运行任务可以使用运算符%dopar%，该运算符必须得到并行后端的支持。 % { sqrt(i) } Warning message: executing %dopar% sequentially: no parallel backend registered 设置并行计算 doParallel包注册这个集群方便后续使用 doParallel::registerDoParallel(cl = my.cluster) foreach::getDoParRegistered() # 检查并行设置 foreach::getDoParWorkers() # 返回线程数 经过上面的设置在执行并行计算就不会出现警告信息 x <- foreach( i = 1:10000, .combine
1.5K30编辑于 2023-10-08 - 来自专栏海风
TPU中的指令并行和数据并行
高性能的多来自于并行，因此本文分别讨论了指令并行和数据并行的设计方法。 为了获得更高的性能，可以采用一系列的常规方法进行设计，包括 指令并行，即一次性处理更多指令，让所有执行单元高效运行 数据并行，即一次性处理多组数据，提高性能 后文会针对这两点做进一步描述，并简单讨论 指令并行 2.1 Simple TPU中的流水线 为了提高吞吐率和时钟频率，处理器通常使用流水线设计，经典的五级流水线设计一般如下所示 clk0 clk1 clk2 clk3 clk4 clk5 3. 卷积计算中的数据并行 3.1 单指令多数据（SIMD） 单指令多数据，故名思意是指在一条指令控制多组数据的计算。 中一条指令可以完成大量数据的计算，提高了数据并行度。
2.6K20发布于 2019-07-31 - 来自专栏漫漫全栈路
C#并行与多线程——Parallel并行
sec"); } 写两个方法，一个让线程睡眠2s（2000ms），另一个让线程睡眠3s。 很直观的看出，使用Parallel.Invoke()之后，Run1和Run2是并行执行的，一共用时3s（3000ms左右），而直接运行Run1和Run2则耗时5s。 Parallel.For实际上是并行执行了循环，因为内部只是一个单纯的累加，因此效率差异明显，但是并非所有的场景都适合使用并行循环。 修改一下上面的方法。 ."); } 改为操作一个全局变量的累加，这个时候由于并行请求，需要等待调用内存中的全局变量num，效率反而降低。 Stopwatch sp = new Stopwatch(); public void ParallelForEachMethod() { int[] arr = { 0,1,2,2,3,3,123,123,12,31,231,23,1,231,3,13,1,231,23,123,1,23,123,12,31,23,123,12,312,3,123,1,23
5.8K20发布于 2019-12-09 - 来自专栏王清培的专栏
.NET并行编程实践（一：.NET并行计算基本介绍、并行循环使用模式）
阅读目录： 1.开篇介绍 2.NET并行计算基本介绍 3.并行循环使用模式 3.1并行For循环 3.2并行ForEach循环 3.3并行LINQ（PLINQ） 1】开篇介绍 最近这几天在捣鼓并行计算 ； 下面我们将接触.NET并行计算中的第一个使用模式，有很多并行计算场景，归结起来是一系列使用模式； 3】并行循环模式 并行循环模式就是将一个大的循环任务分解成多个同时并行执行的小循环，这个模式很实用； 2 using System.Collections.Generic; 3 using System.Threading.Tasks; 4 using System.Diagnostics; ，执行时间为42449毫秒，CPU使用率为25%左右，4核中只使用了1和3的，而其他的都属于一般处理状态； 图1： ? 同样ForEach也是很简单的，还是使用上面的测试数据为例； 1 Parallel.ForEach(orders, order => 2 { 3
2.2K100发布于 2018-01-05 - 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 - 来自专栏晏霖
并发与并行
并行是指多个处理器或者是多核的处理器同时处理多个不同的任务。在开发中也是无时无刻用到并行操作，例如处理集合我们可以使用parallelStream()并行流处理方法，他是线程不安全，用的时候要注意。 我们用下面两个图形象说明并发和并行。 ? 图 2-2 ? 图2-3 2.2.2并发、并行、线程之间的关系 我们利用一组图说明并发、并行和多线程的关系 ? 从图2-3我们看出并行需要两个或两个以上的线程跑在不同的处理器上，因此并行是物理上的同时发生，是真实的同时。 通过上面的解释我们应该对线程、并发和并行有了一定认识，因此并发编程的目标是充分的利用处理器的每一个核，以达到最高的处理性能。并行包含并发，但并发小于并行。 2.2.3并发和并行的区别 此小章节的内容是对上面并发与并行找出不同点，并发与并行本身就是一种概念性的理解，他可以理解成程序执行的一种模型，并发和并行离不开线程，无论是并发还是并行都是多核CPU在多线程下的执行形式
1.4K10发布于 2020-11-24
腾讯云开发者
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