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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。 使用四个GPU进行模型流水线并行，所以 pipeline_model_parallel_size = 4。就是 Notation 之中的 p。
3.1K10编辑于 2022-05-09 - 来自专栏TestOps云层
并行的UI 自动化测试 - Selenium Grid 4
众所周知，使用 WebDriver 启动浏览器进行 Web UI 自动化测试的执行速度是很慢的，于是使用 Selenium Grid 进行并发测试是减少测试执行时间的一个非常好的手段。 认识 Grid Grid 允许在远程计算机上执行WebDriver脚本，它通过将客户端命令发送到远程浏览器的实例，提供了一种在多台计算机上并行运行测试的简便方法。 Grid允许我们在多台计算机上并行运行测试, 并集中管理不同的浏览器版本和浏览器配置 (而不是在每个独立的测试中)。 Grid 4中提供了相同的概念, 可以通过对上述某些组件进行分组来运行集线器, 也可以在独立模式下一起运行所有组件. Grid4 运行模式 在Grid 4 中有四种运行模式： 单机（Standalone） Hub and Node 分发器（Distributed） Docker 单机模式（Standalone）： 新的
3.3K40编辑于 2022-04-07 - 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。 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 4. 动态加速结果 ?
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
每个设备都有**完整的模型副本**，对不同的数据子集进行训练，然后在每个训练步骤结束时，将各个设备上计算得到的梯度进行聚合，更新模型参数。 - **举例**：假设有1000个训练样本和4个GPU。 将1000个样本平均分成4份，每份250个样本，分别送到4个GPU上进行训练。**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 - **具体操作**： - 假设在一个拥有多个计算节点的集群中，对于一个大型Transformer模型的训练。在单机内（例如一台有4个GPU的服务器），可以采用张量并行。 对于模型中的自注意力模块（这部分计算量很大），将其计算按张量进行切分，分别在4个GPU上并行计算，计算完成后再进行聚合。 - 在多机场景中（例如有4台服务器），采用流水线并行。
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。 y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 步骤三：定义模型 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
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 model.fit(train_dataset, 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 List<List<Location>>();//细分的下载任务（均分） 2 3 if (list.Count >= 1000)//如果比1000个还小不细分，一个线程执行 4 ;//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
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。 - **举例**：假设有一个包含 100 万张图像的数据集用于训练一个简单的图像分类 CNN 模型，有 4 个 GPU 可用。 将数据集平均分成 4 份，每份 25 万张图像，分别在 4 个 GPU 上独立进行前向传播和反向传播计算，计算完成后通过 AllReduce 等操作同步梯度，更新模型参数。 - **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 - **举例**：对于一个包含 **100 层的神经网络模型，将其分为 4 个阶段，每个阶段 25 层，分别在 4 个 GPU 上执行**。
1K21编辑于 2025-01-05 - 来自专栏悠扬前奏的博客
Java并行-4.守护线程
守护线程是一类特殊线程，一般是一些提供系统性服务的线程，例如垃圾回收线程，JIT（动态编译）线程。 守护线程需要在线程start()之前设置。在系统中只有守护线程（用户线程全部结束）时，自动结束。 以下例子将一个线程设置为守护线程。 package temp; public class DaemonDemo { public static class DaemonT extends Thread { public void run() { while (tr
53320发布于 2019-05-28 - 来自专栏SpringCloud专栏
手写中间件之——并行框架（4 相互依赖模型的建立）
这一篇依旧是有点难度的，我们主要学习多个执行单元之间的相互依赖模型是如何建立并工作的。 ? 还拿这个图举例，可以看到每个执行单元彼此间是有相互依赖关系的。 如图4，A依赖于B、C，这里就分不同情况了。
84110发布于 2020-02-14 - 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。 下图 4 展示了获得预期准确率所需的 epoch 数量与数据并行训练中使用 GPU 数量的关系，epoch 数量通常会随着 GPU 数量的增加（即全局批大小增大）而增长。 ?
1.4K20发布于 2019-09-03 - 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 2.2 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 resultArray[i]=smallest; } } main 函数中创建多线程完成并行排序，代码如下： int main(int argc,char* argv[]) { int
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sktj
python mpi4py(并行编程 23)
https://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/5827059.html 1.概述 MPI(Message Passing Interface)，消息传递接口，是一个标准化和轻便的能够运行在各种各样并行计算机上的消息传递系统 消息传递指的是并行执行的各个进程拥有自己独立的堆栈和代码段，作为互不相关的多个程序独立执行，进程之间的信息交互完全通过显示地调用通信函数来完成。 2.MPI执行模型 并行程序是指一组独立、同一的处理过程； 所有的进程包含相同的代码； 进程可以在不同的节点或者不同的计算机； 当使用Python，使用n个Python解释器； mpirun -np 32 python parallel_script.py 并行执行模型如下所示， ? ； MPI_COMM_WORLD，包含所有的进程(mpi4py中是MPI.COMM_WORLD); 2.2 数据模型 所有的变量和数据结构都是进程的局部值； 进程之间通过发送和接收消息来交换数据； ?
2K40发布于 2019-07-30 - 来自专栏sktj
python 多线程 锁lockrlock(并行编程 4)
(target=inwithlock) t2=threading.Thread(target=dewithlock) t3=threading.Thread(target=innolock) t4= threading.Thread(target=denolock) t1.start() t2.start() t3.start() t4.start() t1.join() t2.join () t3.join() t4.join() print("%s" % withlock) print("%s" % nolock) 线程安全的操作 import threading global
68040发布于 2019-07-30 - 来自专栏sktj
python 并行进程 mpi4py
hello.py from mpi4py import MPI comm = MPI.COMM_WORLD rank = comm.Get_rank() print("hello world from ('hello world from process ', 2) ('hello world from process ', 3) ('hello world from process ', 4) ) if rank == 0: data = 10000000 destination_process = 4 comm.send(data,dest=destination_process) receiving [0 0 0 0 0] process 1 sending [0 2 4 6 8] receiving [1 2 3 4 5] process 2 sending [0 3 6 9 12] receiving [2 4 6 8 10] process 3 sending [0 4 8 12 16] receiving [3 6 9 12 15] process 4 sending
74220编辑于 2022-05-13 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。 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 parser = argparse.ArgumentParser(description='DeepLab')parser.add_argument('-j', '--workers', default=4, type=int, metavar='N',help='number of data loading workers (default: 4)')parser.add_argument('--epochs
84210编辑于 2025-05-29
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