- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏罗西的思考
PyTorch 流水线并行实现 (2)--如何划分模型
0x00 摘要 上一篇文章我们介绍了 PyTorch 流水线并行的基本知识，本文我们介绍其自动平衡机制和模型分割。 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 [源码解析 ] 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(4)--- 运行时引擎 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(5) 0x01 问题 流水线并行首先面对的问题就是： 如何把一个大模型切分成若干小模型？切分的算法是什么？ 如何把这些小模型分配到多个设备之上？分配的算法是什么？ 如何做到整体性能最优或者近似最优？
1.9K40发布于 2021-09-27 - 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 3.2 初始化分布式环境 3.3 初始化进程组全局变量 0x04 设置模型 4.1 setup_model_and_optimizer 4.2 模型 4.2.1 BertModel 4.2.2 语言模型 注意，数据并行是把不同数据加载到不同的rank之上，而 Tensor模型并行组之中每个rank都加载同样数据。 mpu.model_parallel_is_initialized(): print('model parallel is already initialized') else: # 初始化模型并行 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 - 来自专栏流川疯编写程序的艺术
OpenMP并行化实例----Mandelbrot集合并行化计算
在理想情况下，编译器使用自动并行化能够管理一切事务，使用OpenMP指令的一个优点是将并行性和算法分离，阅读代码时候无需考虑并行化是如何实现的。 当然for循环是可以并行化处理的天然材料，满足一些约束的for循环可以方便的使用OpenMP进行傻瓜化的并行。 为了使用自动并行化对Mandelbrot集合进行计算，必须对代码进行内联：书中首次使用自动并行化时候，通过性能分析发现工作在线程中并未平均分配。 = x*x, y2 = y*y; while ((x2 + y2 < 4) && (iterations < 1000)) { y = 2*x*y + iy; x = x2 -y2 +ix 当然我再一次见识到了OpenMP傻瓜化的并行操作机制，纠正工作负荷不均衡只要更改并行代码调度子句就可以了，使用动态指导调度，下面代码是增加了OpenCV的显示部分： #include "Fractal.h
1.7K10发布于 2019-01-18 - 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 本文将看看 Megatron 如何处理模型并行。 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 而模型并行则通过对模型进行各种分片来克服单个处理器内存限制，这样模型权重和其关联的优化器状态就可以分散到多个设备之上。 1.1 初始化 ParallelTransformerLayer 初始化方法之中，建立了如下： 生成一个LayerNorm处理输入数据。 生成并行Attention。
2.9K20编辑于 2022-11-28 - 来自专栏AI异构
并行计算模型
但是并行计算时，没有一个类似冯▪诺依曼机被公认的，通用的计算模型。 现在流行的并行计算模型要么过于简单、抽象（如 PRAM），要么过于专用（如 互联网络模型）。 在这里，我们先介绍一些常用的并行计算模型：PRAM模型，异步PRAM模型，BSP模型和LogP模型。 PRAM模型 基本概念 由Fortune和Wyllie 1978年提出，又称SIMD-SM模型。 BSP模型 基本概念 由Valiant(1990)提出的，“块”同步模型，是一种异步MIMD-DM模型，支持消息传递系统，块内异步并行，块间显式同步。 MPC的通讯瓶颈，隐藏了并行机的网络拓扑、路由、协议，可以应用到共享存储、消息传递、数据并行的编程模型中；但难以进行算法描述、设计和分析。 BSP提供了更方便的程设环境，LogP更好地利用了机器资源 BSP似乎更简单、方便和符合结构化编程 参考 [并行计算——结构·算法·编程].陈国良
1.8K40发布于 2020-07-29 - 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. **每个GPU独立计算损失和梯度，然后通过AllReduce等操作将梯度汇总平均，更新模型**。2. **模型并行（Model Parallelism）** 模型并行中的多头切分 多头注意力机制与模型并行在基于 Transformer 架构的大型语言模型（LLM）中，多头注意力机制（Multi 2. **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 - 来自专栏数据结构和算法
使用Python实现深度学习模型：分布式训练与模型并行化
引言 随着深度学习模型的复杂度和数据量的增加，单一设备的计算能力往往无法满足训练需求。分布式训练和模型并行化技术可以有效地加速模型训练过程，提高计算效率。 本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的分布式训练与模型并行化。 我们将定义一个简单的卷积神经网络（CNN）模型。 以下是模型定义的代码： def create_model(): model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D (32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)
32110编辑于 2024-07-10 - 来自专栏Python深度学习
使用Python实现深度学习模型：分布式训练与模型并行化
引言随着深度学习模型的复杂度和数据量的增加，单一设备的计算能力往往无法满足训练需求。分布式训练和模型并行化技术可以有效地加速模型训练过程，提高计算效率。 本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的分布式训练与模型并行化。 =5, validation_data=test_dataset, callbacks=[hvd.callbacks.BroadcastGlobalVariablesCallback(0)])步骤五：模型并行化模型并行化是指将模型的不同部分分配到不同的设备上进行计算 , epochs=5, validation_data=test_dataset)结论通过以上步骤，我们实现了一个简单的深度学习模型的分布式训练与模型并行化。 分布式训练可以显著加速模型训练过程，而模型并行化可以充分利用多设备的计算资源。希望这篇教程对你有所帮助！
49810编辑于 2024-07-09 - 来自专栏点滴积累
Parallel并行化编程
在很多场景中我们需要通过并行化的方式来提高程序运行的速度，比较典型的需求就是并行下载。 前期遇到一个需求是要批量下载瓦片，每次大概下载上百万个瓦片，要想提高瓦片的下载速度，只能通过并行化的方式，下面把我解决此问题的思路和代码总结如下： 第一步确定线程个数（ThreadCount），这个要根据网络情况和硬件配置进行确定 具体代码如下： 1 var list_thread = new List<List<Location>>();//细分的下载任务（均分） 2 3 ;//获取所有任务 2 var list_thread = GetThreadCountList(loc_list);//获取细分的线程任务 3 4 var 以上就是使用Parallel进行并行化编程的方式，看似简单的代码，其实蕴藏了一个哲学问题（所有问题上升到一定程度都是哲学问题）——做事要细分：将一件复杂的事情尽量根据实际情况进行细分，完成一件一件小的任务
1.2K70发布于 2018-04-28 - 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 如果模型中存在依赖于数据统计信息的层（如批归一化层），在不同设备上可能会出现数据分布不一致的情况，需要额外的处理来保证模型的一致性。 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。 图 2：不同的训练并行化策略，2(a) 展示了数据并行化训练，2(b) 展示了模型并行化训练。 该研究发现，在规模较大的情况下，混合训练在最小化端到端训练时间方面比仅使用 DP 更加高效。 哪种并行化策略最高效？ 这项研究主要考虑的是，哪种并行化策略可以最小化深度学习模型在可用硬件上的端到端训练时间。 该研究的贡献如下： 当 DP 愈加低效时，可以使用混合并行化策略（即每个数据并行化 worker 在多个设备上也是模型并行化的）进一步扩展多设备训练。 其原因在于该网络可进行的并行化有限，DLPlacer 在 2 个 GPU 的情况下几乎完全穷尽了并行化。 ?
1.4K20发布于 2019-09-03 - 来自专栏罗西的思考
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 0x02 初始化 initialize_model_parallel 方法用来设置模型并行，所以我们接下来就具体分析。 initialize_model_parallel 作用就是对模型进行分组，然后初始化进程组相关的各种全局变量。 = 16 / 8 = 2，就是2个 GPUs 来进行模型张量并行。
3.1K10编辑于 2022-05-09 - 来自专栏C/C++基础
归并排序及其并行化
文章目录 1.简介 1.1 算法思想 1.2 排序过程 1.3 复杂度分析 2.二路归并实现 2.1 C++ 串行实现 2.2 C++ 并行实现 2.2.1 并行思路 2.2.2 并行代码 参考文献 2.二路归并实现 2.1 C++ 串行实现 /************************************************ *函数名称:mergearray *参数：a：待归并数组； 2.2 C++ 并行实现 2.2.1 并行思路 将待排序数组通过偏移量进行逻辑切分为多块，将每个块传递给多个线程调用二路归并排序函数进行排序。待各个块内有序后，再合并各个块整合成有序数列。 2.2.2 并行代码 线程函数，供创建出来的线程调用。 arrayLen/blockNum; int blockIndex[blockNum];//各个块中元素在数组中的下标，VC可能不支持变量作为数组的长度，解决办法可使用宏定义 // 初始化块内元素起始下标
1.1K20编辑于 2022-11-29 - 来自专栏后端技术探索
几种web并行化编程实现
对于java、python之类的支持多线程的语言可以使用多线程编程，但也会增加程序的复杂性，像php这样的不支持多线程的语言只能借助其他方法实现并行，下面总结几种比较实用的并行化框架。 值得一提yar的并行操作是通过libcurl的并行实现的，服务端代码必须能够通过http访问到。 4、nodejs，是一个事件驱动的单进程语言，可以通过这种异步编程模式实现对后台业务的并行处理。 总结： 上述并行请求的实现有两种方式，一是基于事件驱动模型nodejs、yar（yar底层libcurl的curl_multi应用select()），二是基于消息队列的多进程的任务调度APS、Gearman 在实际的应用中的选择什么样的并行框架可能会根据各个方面来抉择，不管选择哪个，带来的一个很大的好处是使程序SOA化，减小代码间的耦合度，更变方便扩展。
1.1K30发布于 2018-08-09 - 来自专栏又见苍岚
Ai 模型并行运行实践方案
本文记录并行Ai的一种实践路线。 背景 当遇到一个任务需要多个Ai模型分别完成时，串行执行Ai可能不是最好的方法，总无法发挥GPU的最大利用率 现有平台少有并行推断的相关信息 尝试搭建一个服务式的并行Ai执行框架 思路流程 构建网络服务，在网络服务中初始化模型 留出infer接口作为服务器备用 客户端多线程向服务器提供请求，实现Ai并行执行 技术方案 python平台 使用flask搭建微服务框架 将训练好的模型在服务器中初始化 留出infer接口，注册在路由中 服务端建好服务后 while True 在那呆着 客户端将测试数据作为 post 请求向指定ip 端口 路由发送请求 服务器收到数据进行Ai推断得到结果 pytorch并行在 Linux下可以多进程，但Win下会报内存或重复加载的错误 使用多线程向服务器提供请求的方式实现并行
78810编辑于 2022-08-05 - 来自专栏Android&Java技术
RxJava2.x 的并行编程
题图：来自飞哥的图片工厂 音乐推荐：你的姑娘 文丨IT大飞说 预计阅读时间：1.2 分钟 哈喽，朋友们，之前我们学习了一些 RxJava2.x 的常用操作符，今天我们来继续学习一下RxJava 的并行编程。 2.使用 RxJava 的 flatMap 实现并行编程 我们前面学习过 flatMap 操作符，我们知道 flatMap 可以将一些数据转换成一些 Observables，然后我们可以指定它的调度器来实现并行编程的目的 -> executorService.shutdown()) .subscribe(s -> LogUtil.i(TAG, "s===" + s)); } 这 2 3.使用 ParallelFlowable 实现并行编程 Flowable 是 RxJava2.x 新增的被观察者，支持背压，因此它对应的并行被观察者为 ParallelFlowable，因为并行编程肯定涉及到异步
1.2K20发布于 2020-02-27 大模型的实践应用-大语言模型的分布式训练并行策略，数据并行原理
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型的实践应用14-大语言模型的分布式训练并行策略，数据并行原理。大语言模型的分布式训练并行策略主要通过数据并行来实现。 通过数据并行的并行策略，每个计算设备都可以独立地计算小批量数据的梯度，并将结果进行聚合，从而实现模型的并行训练。这种分布式训练策略可以加速大语言模型的训练过程，并提高模型的性能和效果。 在训练大型语言模型时，通常需要同时采用数据和模型的分割策略，以实现更高效的并行计算，这种方式称为混合并行。 g = torch.Generator() # 这里 self.seed 是一个定值，通过 set_epoch 改变 self.epoch 可以改变我们的初始化种子 2. 层内并行或算子内并行：在这种方法中，同一个层的不同参数被分配到不同的设备上进行计算。这种方法称为张量并行，因为它是通过将张量（即参数）分配到不同的设备上来实现的。
84210编辑于 2025-05-29- 来自专栏C/C++基础
基数排序简介及其并行化
本文将简要概括其算法思想，串行代码及其并行化。 一、基数排序算法简介 1. 2. 算法过程描述 基数排序（以整形为例），将整形10进制按每位拆分，然后从低位到高位依次比较各个位。 image.png 2. C/C++并行版本 基于串行版本，在Linux平台利用Pthreads实现多线程并行执行，提升基数排序的性能。 2.1并行思路 将待排序数组逻辑分块，将每个块分配给不同的线程执行，达到并行的效果。待各个块内排好序后，扫描各个块，进行整合，实现总体排序。 blockIndex[blockNum];//各个块中元素在数组中的下标，VC可能不支持变量作为数组的长度，解决办法可使用宏定义 for(int i=0;i<blockNum;++i)//初始化块内元素起始下标
2.6K10发布于 2018-08-03 - 来自专栏Golang语言社区
go语言的多核并行化例子
temp) result += temp } //read result of some part from channel,loop will stop after all is read t2 := time.Now() fmt.Printf("multicore total time:%d\n", t2.Sub(t1)) return result } func calsome(from
1.8K100发布于 2018-03-22 - 来自专栏腾讯大讲堂的专栏
深度学习及并行化实现概述
深层模型的并行化框架和训练加速方法是深度学习走向实用的重要基石，已有多个针对不同深度模型的开源实现，Google、Facebook、百度、腾讯等公司也实现了各自的并行化框架。 2.深度神经网络在训练上的难度，可以通过“逐层初始化”（Layer-wise Pre-training）来有效克服，文中给出了无监督的逐层初始化方法。 两组GPU之间形成数据并行，Mini-batch结束后交换模型权重，考虑到模型的蓝色部分由GPU0和GPU2持有，而黄色部分由GPU1和GPU3持有，因此只有同色的GPU之间需要交换权重。 ? 腾讯深度学习平台（Mariana）是为加速深度学习模型训练而开发的并行化平台，包括深度神经网络的多GPU数据并行框架，深度卷积神经网络的多GPU模型并行和数据并行框架，以及深度神经网络的CPU集群框架。 Mariana基于特定应用的训练场景，设计定制化的并行化训练平台，支持了语音识别、图像识别，并积极探索在广告推荐中的应用[36]。
1.6K90发布于 2018-02-11
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