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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 (2) ----- 梯度累积 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 前文回顾 本系列其他文章如下： [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 0x01 概述 1.1 前文回顾 前文提到，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）； 在前文中，我们介绍了Gpipe如何实施流水线并行技术。 在流水线并行下， Gradient Accumulation 使得不同 stage 之间可以并行执行不同的 micro-batch，通过多个 micro-batch的梯度累加使得下一个 micro-batch 的前向计算不需要依赖上一个 micro-batch 的反向计算，因此从而让各个阶段的计算不阻塞，可以畅通无阻的进行下去（当然在一个大 batch 的最后一次 micro-batch 还是会触发这个依赖）， 达到流水线的目的
2.1K30发布于 2021-08-30 - 来自专栏罗西的思考
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(2)--- 计算分区 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 Profile 计算结果具体如下图所示： 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 如何防止流水线瓶颈。 由木桶原理我们可以知道，一个流水线管道的吞吐量由这个流水线上最慢环节的吞吐量决定。 所以需要确保流水线中所有阶段都大致花费相同的计算时间，否则最慢的阶段将会成为整个流水线的瓶颈。 这个划分问题等价于最小化流水线的最慢阶段所花费的时间，并且具有最优子问题属性：在给定worker工作量前提下，吞吐量最大化的流水线由一系列子流水线构成，其中每一个子流水线针对较小worker工作量来最大化自己的输出
93130发布于 2021-09-08 - 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) --- 通信模块 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(6)--- 1F1B策略 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (1)--基础知识 本文图来自论文和github源码。
2K40发布于 2021-09-27 - 来自专栏云原生实验室
overlay2 在打包发布流水线中的应用
在这期间产品打包发布流水线做了很多优化，其中最突出的是镜像同步的优化，将镜像同步的速度提升了 5 到 15 倍。大大缩短了整个产品的发布耗时，也得到了同事们的一致好评。 我们的产品打包时会有一个镜像列表，并根据这个镜像列表在 CI/CD 的流水线镜像仓库里将镜像同步到一个发布归档的镜像仓库和一个打包的镜像仓库。 其镜像同步的流程如下图所示： 第一次是从 CI/CD 流水线镜像仓库（cicd.registry.local）中拉取镜像并 push 到发布归档的镜像仓库(archive.registry.local) 总之 overlay2 大法好！根据 overlay2 的特性，我们可以将历史的数据当作 overlay2 里的 lowerdir 来使用。 /bin/bash v2=$1 v2=${v2:="/var/lib/registry/docker/registry/v2"} cd ${v2} all_blobs=/tmp/all_blobs.list
89920发布于 2021-03-16 - 来自专栏全栈程序员必看
流水线设计思想_全自动流水线
在硬件电路设计中，流水线设计思想是一种很重要的设计思想，这种思想是一种用面积换速度的思想，用更多的资源来实现高速。 （面积就是需要的硬件数量，如触发器的数量） 顾名思义，流水线思想，就像工厂中的流水线一样。假设是一个手机组装的流水线，一个三个步骤：A，将电池装入手机起来；B，将屏幕组装起来；C，将外壳组装起来。 在上面的三个步骤中，流水线的实现就是：A步骤实现后，将手机发往B，然后A继续组装电池，而不会等待C完成再组装；B和C也是一样。流水线思想就是自己完成自己的功能，不会等待。 如果不采用流水线思想，那么生产一个产品就需要50天，然后再开始从第一个步骤开始。这样以后的每个产品都需要50天。 相当于拥有非流水线的5倍效率 当然在硬件电路设计中，通常面积和速度是保持一定的平衡，一旦面积小，那么速度一般会更慢；而速度一旦提高，面积就会增加。
46730编辑于 2022-09-21 - 来自专栏全栈程序员必看
流水线设计的概念_流水线原理
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 流水线设计的概念 它是面积换取速度思想的又一种具体现。 所谓流水线设计实际上是把规模较大、层次较多的组合逻辑电路分为几个级，在每一级插入寄存器并暂存中间数据。 流水线处理是提高组合逻辑设计的处理速度和吞吐量的常用手段。 如果某个组合逻辑设计的处理流程可以分为若干步骤，而且整个数据处理过程是“单流向”的，即没有反馈或者迭代运算，前一个步骤的输出是下一个步骤的输入，则可以考虑采用流水线设计方法提高数据处理频率，即吞吐量。
68720编辑于 2022-09-21 - 来自专栏全栈工程师修炼之路
2.Jenkins进阶之流水线pipeline语法入门学习
2.Jenkins 2.x 开始支持 pipeline as code ,可以通过代码来配置流水线了。 Q: 为什么要使用Pipeline? 当执行流水线时，该目录被添加到类路径下。 2、vars 目录定义可从流水线访问的全局变量的脚本。 Hello-World 实践 Step 1.在Jenkins的WEB UI -> 新建任务 -> simple-pipeline-demo 任务名称 -> 选择流水线 -> 确定 Step 2.在 Dashboard ，包含整条流水线的逻辑。 agent 部分：指定流水线的执行位置（Jenkins agent）。流水线中的每个阶段都必须在某个地方（物理机、虚拟机或Docker容器）执行。 stage 部分：阶段，代表流水线的阶段。
20.3K20编辑于 2022-09-29 - 来自专栏全栈程序员必看
CPU流水线详解_多周期流水线cpu
8s，12s，10s减半，所以新流水线的周期选取为12s／2s＝6s），新流水线生产6辆汽车所花费的周期为12－1＝11，所花费的整体时间为11＊6＝66s，相对于上例的96s提升了30s，至此，我们已从理论上和实际上找到了增加流水线级数确实可以提高工作效率的依据 2增加流水线级数为什么能提升工作效率 我们对车辆1进行跟踪测试，其在3级流水线上的生产时间为8s+12s+10s=30s,同样是车辆1在6级流水线上的生产时间为4s+4s+6s+6s+5s+5s=30s 我们知道任何一种产品的生产都存在良品率这个问题，就如本文所举的例子，如果在汽车的生产过程中轮胎流水线上的一级轮胎报废了，这时我们可以在轮胎流水线的末端增加一个任务，然后用本属于第2辆车的轮胎组装给第1辆车 A L1的概念是 A L1 里存着实际数据 当L1 满了时 再存L2 所以大家看到A CPU 的L1比较的大 为128K 因为L1比L2的延迟小速度快 所以在缓存上 A CPU 比 I CPU的效率更高 而说起L2 的大小 我强调 INTEL CPU 超大L2 其实在一般使用中并没起到什么作用 反而成了来浪费消费者钱的用途。
2.1K30编辑于 2022-09-24 - 来自专栏鲲擎流水线（y20.work）
通过流水线部署2节点RabbitMQ镜像集群（Ubuntu）
这里需要注意，因为RabbitMQ集群节点之间的通信是基于节点名的，所以在安装前，节点需要做以下准备工作： 每个节点设置好主机名，比如：node1、node2 每个节点设置好主机名的DNS解析 机器准备 节点的主机名设置为 node1、node2。 节点名可以通过DNS解析。 这样节点2才能和节点1通信。 rabbit@node1 rabbit@node2 Versions rabbit@node1: RabbitMQ 3.9.15 on Erlang 24.3.3 rabbit@node2: RabbitMQ 流水线安装 通过 Y20持续部署系统，把以上步骤编排为流水线 部署RabbitMQ镜像集群，可以实现自动部署。 下面演示一下，更多细节请登录 y20.work 视频内容
57120编辑于 2022-04-27 - 来自专栏文武兼修ing——机器学习与IC设计
流水线式p2p接口的分析与实现
reg：输出寄存器 3.2.分析 下图分析了一个在四级流水线中数据的传输过程，其中： 白色的方块表示正常工作没有阻塞的模块 红色的方块表示阻塞的模块（dout_busy=1） 箭头上的数据表示在上一个模块输出的数据 p2p_noraml.png 上图为一个通常情况的可用于流水线的P2P接口时序图，当连续传递无阻塞时（d0和d1），busy信号复位，valid信号和数据相对于上一级延迟一个时钟周期。 d2~d5表示的是在流水线过程中发送后级阻塞的处理方法： 当后级流水线发生阻塞时，该阻塞在一个时钟周期后反馈到前级 由于前级反馈产生busy信号由后级busy信号寄存产生，而后级的输出由前级输出寄存（处理 p2p_one_cycle.png 上图是仅传输一个单独数据且遇到阻塞的情况，该情况最大的不同是din_valid信号仅置位一个时钟周期，而dout_valid要等发送数据d2完成发送后再复位，因此两个 p2p_two_cycle.png 上图是最后一个典型情况——仅发送两个数据且遇到阻塞的情况： 前级发送第一个数据d2时，后级阻塞，但是由于后级无传输行为，因此不阻塞该传输 后级接受到数据d2，并发生阻塞情况
1.1K20发布于 2018-09-11 - 来自专栏嘉为动态
蓝鲸DevOps深度解析系列（2）：蓝盾流水线初体验
2） DevOps流：从基于Jenkins的持续集成流水线，到自研的强大流水线引擎 无论是在初创公司还是大型企业，在需要持续交付的项目/产品研发中引入DevOps都可以减少人为错误的发生。 蓝盾流水线的用户体验 如果流水线引擎不能带来良好的用户体验，不能适应各种场景下的流水线灵活编排，那么它和执行脚本有什么区别？ 我们可以从空白模板开始创建流水线，也可以从流水线模板库中的模板来建立流水线。模板可以预先设置好流水线的阶段、构建环境、原子类型等，降低流水线编排的难度。模板可以由用户自己来创建。 ? 2) 直观清晰的流水线跟踪 流水线被执行之后，我们需要了解流水线的执行情况，例如：成功与否、耗时、日志；我们还需要拿到流水线执行的产出物（即制品包）、报告（代码检查报告、单元测试报告）。 3) 流水线的设置 在流水线的设置中，我们可以配置流水线的运行锁定、通知设置、权限设置等。例如：可以设置流水线在同一时间可以运行一个或多个实例。 ?
9.9K31发布于 2019-03-15 - 来自专栏全栈程序员必看
java 流水线模式_流水线设计模式实现
流水线设计模式实现 接口在管道的各个步骤/阶段：在流水线的步骤/阶段的 public interface Step { 具体实现： public class StepOne implements Step – +2 我会考虑考虑[Java 1.8+流](https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/package-summary.html
82540编辑于 2022-09-21 - 来自专栏python开发者
CI-持续集成（2）-软件工业“流水线”技术实现
2 主要环境及工具 Git代码管理系统（如：GitOSC） Linux操作系统（Ubuntu） Jenkins系统软件安装包 Jenkins的Python语言的SDK Python及 Tornado Jenkins Server 发起认证授权请求 Web Server 再向 Jenkins Server 发起构建请求，触发构建 当然，由于 Jenkins 提供了Pyhon语言的SDK，所以以上 步骤2和
2.5K92发布于 2018-01-05 - 来自专栏程序员
流水线、超流水线、超标量（superscalar）技术对比
市场上推出的各种不同的1 6位/ 3 2位微处理器基本上都采用了流水线技术。如8 0 4 8 6和P e n t i u m均使用了6步流水线结构，流水线的6步为： ( 1 ) 取指令。 ( 2 ) 指令译码。分析指令性质。 ( 3 ) 地址生成。很多指令要访问存储器中的操作数，操作数的地址也许在指令字中，也许要经过某些运算得到。 ( 4 ) 取操作数。 2条和3条指令。 因此，在1 6位/3 2位微处理器中一般含有两个算术逻辑单元A L U，一个主A L U用于执行指令，另一个A L U专用于地址生成，这样才可使地址计算与其它操作重叠进行。 技术其实质就是SIMD，这使K6－2处理器在音频解码、视频回放、3D游戏等应用中显示出优异性能。
6.9K31发布于 2020-08-17 - 来自专栏全栈程序员必看
pipeline流水线框架_流水线主动轮设计
流水线设计就是将组合逻辑系统地分割，并在各个部分（分级）之间插入寄存器，并暂存中间数据的方法。 缺点：功耗增加，面积增加，硬件复杂度增加，特别对于复杂逻辑如 cpu 的流水线而言，流水越深，发生需要 hold 流水线或 reset 流水线的情况时，时间损失越大。 所以使用流水线并非有利无害，大家需权衡考虑。 0 level pipeline 2 level pipeline 4 level pipeline 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/170392
52610编辑于 2022-09-21 - 来自专栏用户9379187的专栏
Jenkins流水线
一、Jenkins流水线任务介绍之前采用Jenkins的自由风格构建的项目，每个步骤流程都要通过不同的方式设置，并且构建过程中整体流程是不可见的，无法确认每个流程花费的时间，并且问题不方便定位问题。 二、 Jenkins流水线任务1. 构建Jenkins流水线任务 构建任务 构建Jenkins流水线任务 生成Groovy脚本 Hello World脚本生成 构建后查看视图 构建后查看视图2. steps { echo 'do something' } } // 单个任务 stage('任务2' 参数化构建添加参数化构建，方便选择不的项目版本Git参数化构建2. Dsonar.projectKey=${JOB_NAME} -Dsonar.java.binaries=target/ -Dsonar.login=31388be45653876c1f51ec02f0d478e2d9d0e1fa
1.1K21编辑于 2022-08-24 - 来自专栏finleyMa
Jenkins2 学习系列28 -- 优化多分支流水线任务
我们知道pipeline流水线由若干个stage阶段组成，其实stage中支持写when指令，即根据条件执行这个stage。 _EMAIL_TO='mafeifan@qq.com' } options { // 不允许同时执行流水线, 防止同时访问共享资源等 disableConcurrentBuilds
1.5K10发布于 2019-09-19 - 来自专栏全栈程序员必看
verilog流水线设计代码_流水线cpu设计verilog
缺点：增加面积；流水线并不减小单个数据操作的时间，减小的是整个数据流的操作时间； （不懂）功耗增加，硬件复杂度增加，特别对于复杂逻辑如 cpu 的流水线而言，流水越深，发生需要 hold 流水线或 reset 流水线的情况时，时间损失越大。 2）功能模块之间的流水线，用乒乓 buffer来交互数据。代价是增加了 memory 的数量，但是和获得的巨大性能提升相比，可以忽略不计。 （详见乒乓设计） (3 4不懂) 3） I/O 瓶颈，比如某个运算需要输入 8 个数据，而 memroy 只能同时提供 2 个数据，如果通过适当划分运算步骤，使用流水线反而会减少面积。 'd0, a} + {1'd0, b}; 两级流水线：第一级低 4bit,第二级高 4bit，所以第一个输出需要 2 个时钟周期有效，后面的数据都是 1 个周期之后有效。
96820编辑于 2022-09-21 - 来自专栏全栈程序员必看
CPU五级流水线_五级流水线是什么
指令取指（InstrucTIon Fetch）是指将指令从存储器中读取出来的过程。
1.1K20编辑于 2022-09-24 - 来自专栏罗西的思考
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(1)---流水线基本实现 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 什么是GPipe 但是流水线并行依然有一些问题： 显存效率：流水线并行减少的显存与流水线的阶段数成正比，使模型的大小可以随 worker 的数量线性扩展。但是，流水线并行不会减少每一层的激活函数的显存占用量。 像模型并行一样，增加流水线大小会减少每个流水线阶段的计算量，这会降低计算与通信的比率。如果要实现好的计算效率，流水线并行还要求其每个阶段的计算负载完美的均衡。 模型参数：参数的fp16副本，内存要求2Ψ字节。 梯度 ：梯度的fp16副本，内存要求2Ψ字节。 总的来说，OGP状态有2Ψ+2Ψ+KΨ=16Ψ字节（混合精度ADAM的K=12）的内存需求。 具体如下： 蓝色是参数，橙色是梯度，绿色是优化器状态。
2K20发布于 2021-08-24
腾讯云开发者
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