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PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖
[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 计算依赖 0x03 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 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现
1.5K30发布于 2021-10-09 - 来自专栏云云众生s
影响生产RAG流水线5大瓶颈
这些是可能阻碍RAG流水线在生产LLM环境中性能的主要潜在瓶颈。 译自 5 Bottlenecks Impacting RAG Pipeline Efficiency in Production，作者 Janakiram MSV。 但让我们更仔细地看一看针对生产环境的RAG流水线性能的潜在瓶颈。 提示模板 LLM中的提示模板在确定模型响应质量方面起着关键作用。一个结构不良的提示可能导致模糊或无关的响应。 即使一些 LLMs 具有较大的上下文窗口，这并不意味着我们可以跳过 RAG 流水线的某些阶段，一次性传递整个上下文。 选择适合文本嵌入模型和语言模型的正确分块策略是RAG流水线中最关键的方面。 嵌入模型的维度 嵌入模型的维度指的是用于在向量空间中表示文本的维度数量。
56410编辑于 2024-03-28 - 来自专栏罗西的思考
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(5)--- 通信模块 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(5)--- 通信模块 0x00 摘要 0x01 前言 0x02 类定义 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 0x01 前言 通讯模块代码位于：runtime/communication.py | | | | 5
81320发布于 2021-09-14 - 来自专栏JFrog杰蛙DevOps
5步实现规模化的Kubernetes CICD 流水线
但是，在具有全自动和可重复的CI/CD流水线的生产环境中运行Kubernetes（k8s）以及持续的安全检查会带来新的挑战，包括集成的复杂性，持续的产品更新/回滚、自运维、生命周期管理等等。 二、使用Artifactory和Helm的5步Kubernetes CI / CD流水线 在Platform9提供的方案中，JFrog Artifactory作为微服务的Docker注册表（或多个注册表 ），是构建CI/CD流水线不可或缺的一部分。 2.png 5步实现Kubernetes CI/CD流水线： · 步骤1.使用Artifactory中代理的注册表来开发微服务。 · 步骤5.使用Helm Chart将微服务从安全的Docker注册表部署到Kubernetes集群。
2.5K30发布于 2019-12-23 - 来自专栏DevOps持续集成
第5章 流水线数据脱敏-Jenkins系统凭据管理
在我们配置持续交付流水线的过程中会与第三方的系统交互。例如：Jira、GitLab、SonarQube等等工具。 现实生活中我们每个人都有一个唯一的身份证号码，凭据也具有一个唯一的ID，我们后续在流水线中通过凭据的ID来读取对应的凭据。凭据ID很重要，可以自己定义。 ? 我们先随便创建一个流水线类型的项目。然后选择流水线语法, 进入片段生成器。 ? 点击新增,选择要使用的凭据。 这种情况我们是把凭据作为值赋给了变量，所以在这里定义一个变量名称，然后后续在流水线中使用此变量引用凭据的内容。 ? 选择好凭据之后，我们开始点击生成流水线脚本。最后生成了如下的代码块。 便于对流水线中数据脱敏。但是jenkins的凭据管理还是存在一些安全漏洞问题，如果允许最好将秘钥信息存储在外围系统中。我们不创建秘密，它们就不会泄漏。
3.8K10发布于 2020-08-03 - 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。 比如说一个车间生产一个产品需要5个步骤，每个步骤10天。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
Verilog实现MIPS的5级流水线cpu设计（Modelsim仿真）
Verilog实现IMPS的5级流水线cpu设计 本篇文章是在功能上实现cpu设计，而非结构上实现。 结构上实现可以跳转到（此为个人推荐）： Verilog流水线CPU设计（超详细） 此外有与本文章配套的资源，文章中不懂的地方可以跳转到（有工程源码）： MIPS五级流水线cpu的制作 一、实验内容 1.1：实验目的 （1）CPU各主要功能部件的实现 （2）CPU的封装 （3）了解提高CPU性能的方法 （4）掌握流水线MIPS微处理器的工作原理 （5）理解并掌握数据冒险、控制冒险的概念以及流水线冲突的解决方法 （6）掌握流水线MIPS微处理器的测试仿真方法 1.2：实验要求 （1）至少实现MIPS中的三类指令，即R类，I内，J类指令 （2）采用5级流水线技术 （3）完成Lw指令的数据冒险的解决 其实在这个段中最主要的就是冒险的解决，其他的和正常的流水线没时候区别。
2.1K20编辑于 2022-09-24 - 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？ 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 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 CPU处理数据概率 CPU使用0-128K缓存的概率是80% CPU使用128-256K缓存的概率是10% CPU使用256-512K缓存的概率是5% CPU使用512-1M缓存的概率是3% 为了进一步满足普通流水线设计所不能适应的更高时钟频率的要求，高档位处理器中的流水线的深度（级数）在逐代增多。当流水线深度在5~6级以上时，通常称为超流水线结构（Super Pipeline）。
2K30编辑于 2022-09-24 - 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。 ( 5 ) 执行指令。由A L U执行指令规定的操作。 ( 6 ) 存储或"写回"结果。最后运算结果存放至某一内存单元或写回累加器A。 在理想情况下，每步需要一个时钟周期。 超流水线 超级流水线以增加流水线级数的方法来缩短机器周期，相同的时间内超级流水线执行了更多的机器指令。 采用简单指令以加快执行速度是所有流水线的共同特点，但超级流水线配置了多个功能部件和指令译码电路，采用多条流水线并行处理，还有多个寄存器端口和总线，可以同时执行多个操作，因此比普通流水线执行的更快，在一个机器周期内可以流出多条指令 这种将标准流水线细分的技术，就是超级流水线技术。当然，流水线和超级流 水线之间并没有很明显的区别。
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. 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') { Dsonar.java.binaries=target/ -Dsonar.login=31388be45653876c1f51ec02f0d478e2d9d0e1fa' } } }}复制代码5. Dsonar.projectKey=${JOB_NAME} -Dsonar.java.binaries=target/ -Dsonar.login=7d66af4b39cfe4f52ac0a915d4c9d5c513207098
96821编辑于 2022-08-24 - 来自专栏yeedomliu
《持续交付：发布可靠软件的系统方法》第5章 部署流水线
第5章 部署流水线 5.1 引言 持续集成的主要关注对象是开发团队。持续集成系统的输出通常作为手工测试流程和后续发布流程的输入。在软件的发布过程中，很多浪费来自于测试和运维环节。 要理解部署流水线以及代码变更在其上流动的方法，是把它看成一个序列图2 ? 请注意，流水线的输入是版本控制中的某个具体版本。 比较有用的度量项包括： 测试覆盖率（如果提交测试只覆盖了代码库的5%，那么这些测试发挥不了太大的作用） 重复代码的数量 圈复杂度（cyclomatic complexity） 输入耦合度（afferent 5.8.5 部署流水线的演进 随着项目越来越复杂，价值流图也会演进。 对于流水线来说，还有两个常见的外延：组件和分支。大型应用程序最好由多个组件拼装而成。 如果周期时间还是太长（换句话说，第(2)步和第(3)步都没有什么太多的帮助），就要向该瓶颈环节增加资源了， (5) 理顺约束环节并重复上述步骤，即在系统中找到下一个约束，并重复第(1)步。
1.4K10发布于 2019-09-28 - 来自专栏区块链入门
【DevOps实践】5. Jenkins流水线集成SonarQube做代码质量分析
Jenkins流水线搭建golang项目持续集成环境》,我们已经完成了Jenkins集成环境搭建，并且完成了一个GO项目的流水线下载代码，编译，部署的完整持续集成流程。 2.3 Jenkins流水线集成SonarQube 2.3.1 SonarQube配置准备 （1）打开TOKEN授权开关 使用Admin账号登录Sonar，打开Server authentication 2.3.5 在Jenkins流水线中使用SonarQube做代码质量检查 《【DevOps实践】3. Jenkins流水线搭建golang项目持续集成环境》的pipeline脚本的基础上增加一个步骤。 (4) SonarQube集成golang检测 https://blog.csdn.net/baidu_36943075/article/details/90634160 (5)使用Jenkins流水线集成
9.7K21发布于 2021-03-22 - 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）
流水线 流水线技术是一种将每条指令分解为多步，并让各步操作重叠，从而实现几条指令并行处理的技术。 ( 5 ) 执行指令。由A L U执行指令规定的操作。 ( 6 ) 存储或"写回"结果。最后运算结果存放至某一内存单元或写回累加器A。 在理想情况下，每步需要一个时钟周期。 超流水线 超级流水线以增加流水线级数的方法来缩短机器周期，相同的时间内超级流水线执行了更多的机器指令。 采用简单指令以加快执行速度是所有流水线的共同特点，但超级流水线配置了多个功能部件和指令译码电路，采用多条流水线并行处理，还有多个寄存器端口和总线，可以同时执行多个操作，因此比普通流水线执行的更快，在一个机器周期内可以流出多条指令 这种将标准流水线细分的技术，就是超级流水线技术。当然，流水线和超级流 水线之间并没有很明显的区别。
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。 如果使用 DataParallel，则每个GPU都具有这10层中每个层的副本，而如果在两个GPU上使用模型并行时，每个GPU可以托管5层）。 to('cuda:0') # 将net1放置在第1个GPU上 self.relu = torch.nn.ReLU() self.net2 = torch.nn.Linear(10, 5)
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， caller":"git/git.go:169","msg":"Successfully cloned https://github.com.cnpmjs.org/cnych/tekton-demo @ 5e1e3a1d0f167b9b639df5b802a0f0f81064d21e caller":"git/git.go:169","msg":"Successfully cloned https://github.com.cnpmjs.org/cnych/tekton-demo @ 5e1e3a1d0f167b9b639df5b802a0f0f81064d21e build-and-push : build-and-push] v0.3.0-20210617-125634: digest: sha256:68be388e3f85dd10a6689a986eb2f7f7f5a5c89bb03f40c3db3178e0ce242752
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
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 介绍 定义：流水线设计就是将组合逻辑分割，并在各级之间插入寄存器，暂存中间数据的方法。以面积换速度。 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。 4）片内 sram 的读操作，因为 sram 的读操作本身就是两极流水线，除非下一步操作依赖读结果，否则使用流水线是自然而然的事情。 举例 8bit 流水线加法器 非流水线： input [7:0] a; input [7:0] b; output [8:0] c; assign c[8:0] = { 1
89020编辑于 2022-09-21
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