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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 GPipe的流水线划分（模型具体层的分配），可以理解为是一个程序运行前的，介于动态和静态之间的一个预处理，对于用户来说不是透明的。 0xFF 参考 [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
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 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 [源码解析] 深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积 0x01 概述 1.1 前文回顾 前文提到 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 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 分开段，就可以多个流水线stage并行了。 4.3.1 样例 我们可以先看看 test/distributed/pipeline/sync/test_checkpoint.py 这个代码。
1.3K20发布于 2021-09-08 - 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。
62720编辑于 2022-09-21 - 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。
41030编辑于 2022-09-21 - 来自专栏全栈程序员必看
CPU流水线详解_多周期流水线cpu
1条3级流水线，分别是车轮生产流水线，车门生产流水线以及组装流水线，整条流水线的周期选取为12s，注意，在此为什么设置整条流水线的周期为三个步骤中最长的12s呢？ “k+(n-1)”个周期的公式，此3级流水线生产6辆汽车一共花费的时间是12＊8＝96s。 一段时间后，厂商决定进行技术改革，又把车轮生产线车门生产线以及组装生产线进一步细分，把流水线的级数由3条增至6条，改革后的6级流水线周期也从12s缩短至6s，（由于细分了各级流水线，所以在此假设每级流水线周期也由原来的 右图模拟的是不采用流水线时一辆汽车的生产流程，由3个工人分别负责完成3个任务，从图上可以明确看到在每段时间内只有一个工人在工作，其余两个处于闲置状态，对比上例的两个图示我们发现流水线正是充分利用了这段闲置的时间 3 CPU内部的流水线与工厂流水线的区别和联系 CPU流水线属于工厂流水线的一种，具有流水线的一些共性，但与工厂流水线也具有一些区别，在本文中我们已得到增加流水线级数有助于提升CPU主频的结论，那为什么
2K30编辑于 2022-09-24 - 来自专栏全栈工程师修炼之路
3.Jenkins进阶之流水线pipeline基础使用实践
[TOC] 0x01 基础实践 (1) Maven 构建之 Pipeline Script 描述:此处重新不在累述新建流水线任务（maven-pipeline-helloword）而是直接进行配置测试等关键项 Dashboard -> maven-pipeline-helloword -> 流水线项目配置 (名称|丢弃旧的构建|参数化构建过程(Git/名称)) # Git 参数 名称: git_tags 描述 } // # ssh私钥密钥凭据类型 // # SSH User Private Key / Public $ cat id_ed25519.pub | base64 -w 0 // c3NoLWVkMjU1MTkgQUFBQUMzTnphQzFsWkRJMU5URTVBQUFBSUIinfozVnFFbyt1NmZXNExZeWN1bk9QKzBubnE3cWNJd3lBWXVtNUp1Qi8gbWFzdGVyQHdlaXlpZ2Vlay50b3AK echo "c3NoLWVkMjU1MTkgQUFBQUMzTnphQzFsWkRJMU5URTVBQUFBSUIinfozVnFFbyt1NmZXNExZeWN1bk9QKzBubnE3cWNJd3lBWXVtNUp1Qi8gbWFzdGVyQHdlaXlpZ2Vlay50b3AK " | base64 -d // ssh-ed25519 AAAAC3NzaC1lZDI1NTE5AAAAIB3a0sVqEo+u6fW4LYycunOP+0nnq7qcIwyAYum5JuB/ master
5.2K20编辑于 2022-09-29 - 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
78740编辑于 2022-09-21 - 来自专栏鲲擎流水线（y20.work）
通过流水线部署3节点Redis哨兵集群（Ubuntu）
假设有3台电脑分别是MASTER、SLAVE1、SLAVE2。 分别在这3台电脑上安装好Redis，并在SLAVE1、SLAVE2上设置为从MASTER同步（replicaof ***），那么它们就组成了主备集群，但是如果主节点出现故障了，从节点并不能提升为主节点， 哨兵自身也可以组成集群，在3台电脑上，分别安装哨兵，配置是一样的。他们通过被监控的集群，可以自动相互识别。这样，要获取Redis主备集群的主节点，就可以从任意一个哨兵那里获取。 流水线安装 可以将以上步骤编排为流水线实现自动安装部署。 流水线我已经在 Y20持续部署 系统上编排好了，地址在 部署Redis哨兵集群（Ubuntu），可以进去查看步骤、变量，并在自己的项目中创建流水线。 下面演示一下流水线的运行 视频内容
64420编辑于 2022-04-26 - 来自专栏A周立SpringCloud
3种创建Jenkins流水线的方法 - Classic UI, BlueOcean, Git
{ steps { echo '2.1 Performing integration testing' } } stage('Stage 3: 重复上面的第3个echo步骤，如下所示。 ? 在创建所有三个阶段之后，单击Save按钮保存流水线。您可以将更改提交给主服务器，或者创建一个新的分支。 git branch -a jenkins * master remotes/origin/HEAD -> origin/master remotes/origin/master 方法3: ') { steps { echo '2.1 Performing integration testing' } } stage('Stage 3: 指定git仓库细节之后，执行流水线。流水线执行后，从侧菜单栏单击控制台输出查看流水线的执行日志输出。
5.2K40发布于 2021-04-13 - 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。
47710编辑于 2022-09-21 - 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。 ( 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。当指令需要操作数时，就需再访问存储器，对操作数寻址并读出。 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。 AMD公司的3DNOW！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。
6.8K31发布于 2020-08-17 - 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. ' } } } } 复制代码 配置Grovvy脚本 查看效果 查看效果Ps：涉及到特定脚本，Jenkins给予了充足的提示，可以自动生成命令生成命令位置3. 拉取Git代码通过流水线语法生成Checkout代码的脚本语法生成pipeline { agent any stages { stage('拉取Git代码') { userRemoteConfigs: [[url: 'http://49.233.115.171:8929/root/test.git']]]) } } }}复制代码3.
96821编辑于 2022-08-24 - 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。
99420编辑于 2022-09-24 - 来自专栏程序员
流水线、超流水线、超标量（superscalar）技术对比（转）
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。 ( 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。当指令需要操作数时，就需再访问存储器，对操作数寻址并读出。 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。 AMD公司的3DNOW！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。
2.5K20发布于 2020-08-17 - 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。 __init__( Bottleneck, [3, 4, 6, 3], num_classes=num_classes, *args, **kwargs) self.seq1 GPT-3模型为何难以复现？
1.9K20发布于 2021-08-24 - 来自专栏k8s技术圈
创建 Tekton 流水线
前面我们创建的两个任务 test 和 build-and-push 都已经完成了，我们还可以创建一个流水线来将这两个任务组织起来，形成一个流水线，这里就是我们要使用的 Pipeline 这个 CRD 对象 创建流水线 比如我们这里的流水线流程为先运行 test 任务，如果通过了再执行后面的 build-and-push 这个任务，那么我们可以创建一个名为 test-pipeline.yaml 的资源对象， refers to repository [harbor.k8s.local/course/tekton-demo] [build-and-push : build-and-push] f9a271a3fb3c 26ec43d351f2: Pushed [build-and-push : build-and-push] v0.3.0-20210617-125634: digest: sha256:68be388e3f85dd10a6689a986eb2f7f7f5a5c89bb03f40c3db3178e0ce242752 到这里我们就完成了使用 Tekton 创建 CI/CD 流水线的一个简单示例，不过这个示例还比较简单，接下来我们再通过一个稍微复杂点的应用来完成我们前面的 Jenkins 流水线。
88840发布于 2021-06-25 - 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。 （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。 always @(posedge clk) //第一级流水 begin { cout1 , sum1} <= cina[3:0] + cinb [3:0] + cin 0]} + {1'b0,cinb_reg[3:0]} + cout1 ,sum1[3:0]} ; end 参考资料 https://blog.csdn.net/times_poem/article
89020编辑于 2022-09-21 - 来自专栏全栈程序员必看
五段式流水线_cpu流水线工作原理
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 这个流水线应该是我大二上的时候的最高水平了，现在看起来确实很简单，代码风格也不是很好，没有模块化，而且这些指令也不是严格的mips的所有指令，是自己定义的一些。 2.根据指令集先把一些基本的指令实现，比如LOAD，STORE等，把大概的流水线先画出框图。画出框图后，把基本指令实现。调试，仿真。 • 实验原理 流水线是数字系统中一种提高系统稳定性和工作速度的方法，广泛应用于高档CPU的架构中。 流水线寄存器负责将流水线的各部分分开，共有IF/ID、ID/EX、EX/MEM、MEM/WB四组。根据前面的介绍可知，四组流水线寄存器要求不完全相同，因此设计也有不同考虑。 (1)EX/MEM、MEM/WB两组流水线寄存器只是普通寄存器。 (2)当流水线发生数据跳转时，需清空ID/EX流水线寄存器而插入一个气泡，因此ID/EX流水线寄存器是一个带同步清零功能的寄存器。
73310编辑于 2022-09-21 - 来自专栏云云众生s
KitOps将DevOps流水线转变为MLOps流水线
在现有 DevOps 流水线旁边构建单独的 MLOps 流水线来管理这些方面会导致一些低效率： 重复工作：维护单独的流水线意味着为版本控制、部署和配置管理等任务重复工作。 想象一下为应用程序代码管理一个 DevOps 流水线，为训练好的模型、其依赖项和配置文件管理一个单独的 MLOps 流水线。这种冗余增加了开销，并在流水线之间引入了潜在的不一致性。 jozu-ai/llama3 8B-text-f16 Meta Platforms llama3 11.4 GiB sha256:6b5b4a82ba3a73f00248b4431db738217e1978e316b2d4514b1bb887a11a0d84 /llama3-8B-instruct-q4_0.gguf description: Llama 3 8B instruct model ... ... 提高一致性：一个统一的流水线确保了整个应用程序和 ML 模型生命周期中版本控制和配置管理的一致性。这降低了因管理单独的流水线而产生的错误和不一致的风险。
51210编辑于 2024-06-24 - 来自专栏编舟记
流水线即代码
说得烂俗点，流水线已经是 CI/CD 实践过程中的“最后一公里”，让流水线变成软件开发中的“一等公民”（即代码）是大势所趋、民心所向。 这些问题会在流水线的演化过程中恶化得越来越严重。一般来讲，除非不再使用，否则流水线不会保持一成不变。 流水线自举 小结 流水线即代码是个新概念，也就意味着我们还需要花时间去探索与之相关的实践，比如，调试和测试（既然是代码就需要测试）。 一旦有了这些实践，我们就可以把流水线本身作为产品放到流水线上运作起来，那时将会看到一种很好玩的现象——旧的流水线会构建并部署新流水线，完成流水线的自举 (pipeline bootstrap) 。 此外，当流水线成为代码，它在最终的交付物中必然占据一席之地，其潜在的价值还等待我们挖掘，至少从精益的角度，流水线能做的事情还有很多。
81730发布于 2018-08-17
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