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- 来自专栏Bennyhuo
比 HttpReq 更强大专业的 PipeDream
这个问题 HttpReq 确实无法解决，不过我找到了另一个工具 PipeDream 来解决这个问题，实际上如果你的需求比较复杂，使用 PipeDream 完全可以替代 HttpReq。 PipeDream 当中我们可以通过编写 Node.js 代码来实现自定义接口的返回。 这么听起来，PipeDream 应该要收费吧？其实那倒也不一定，对于普通的调试需求，它的免费版每月调用次数限制 10000 次（平均下来每天 333 次），这足够我们正常的调试需要了。 好，我们废话少说，有关 PipeDream 的详细内容，我们视频当中见~
78510发布于 2021-06-24 - 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 因此PipeDream使用动态规划来寻找最优解。 这里给出对应的架构图如下： 我们下面先看看计算分区之前的准备工作：图相关工作和构建反链。 在PipeDream的图数据结构之中，也有反链的概念。 所以，需要把 [ A，Z ] 放在一起作为一个状态考虑，事实上 PipeDream 就是这么处理的，用 [ A，Z ] 这个状态来统一计算。 PipeDream的优化器假设机器拓扑是分层的，并且可以被组织成多个级别，如下图所示。一个级别内的带宽是相同的，而跨级别的带宽是不同的。
83530发布于 2021-09-08 - 来自专栏罗西的思考
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(4)--- 运行时引擎 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 (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 0x01 前言 但是 PipeDream 论文是在 2019 年发布，这就意味着 PipeDream无法精准利用 PyTorch RPC，只能自己实现通信逻辑，即对计算图的支撑。 1.2.3 PipeDream的特性 其次看看PipeDream的特性： PipeDream是把模型并行，数据并行结合在一起，实现了流水线并行。 前面已经提到，在 PipeDream开发时候，PyTorch 并没有发布稳定的RPC，所以 PipeDream （2019年发布论文）只能自己实现一套通信逻辑关系，或者说是分布式计算图。
96510发布于 2021-09-14 - 来自专栏罗西的思考
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之PipeDream(1)--- Profile阶段 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行之PipeDream(1)--- Profile阶段 0x00 摘要 0x01 0x02 论文 PipeDream 就针对这些问题提出了改进方法1F1B。PipeDream是第一个以自动化和通用的方式将流水线并行，模型并行和数据并行结合起来的系统。 PipeDream首先使用模型并行对DNN进行划分，并将每层的子集分配给每个worker。但是与传统的模型并行不同，PipeDream对小批量数据进行流水线处理，实现了潜在的管道并行设计。 2.1 方案概述 2.1.1 并行方式 PipeDream 模型的基本单位是层，PipeDream将DNN的这些层划分为多个阶段。每个阶段（stage）由模型中的一组连续层组成。 PipeDream根据profiling的结果对运行时间进行预估。 因为有实际数据进行支撑，所以PipeDream更加准确和先进。
1.3K10发布于 2021-09-08 - 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 的总体架构，Profile阶段，计算分区阶段，模型转换阶段和运行时引擎，本文我们介绍PipeDream 的通信模块，通信模块是引擎的基础，同时也是PyTorch DDP，P2P 如何使用的一个万花筒和完美示例 (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。 每个张量，对应一个唯一的tag，PipeDream的目的是让每一个tag都有自己的process group，因为任何一个stage都有可能并行。
80620发布于 2021-09-14 - 来自专栏罗西的思考
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 (1)--- Profile阶段 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区 0x01 前言 1.1 改进 模型转换阶段是PipeDream相对于GPipe的一个改进，让我们分析一下 PipeDream的模型层分配，则是依据profile结果把同一个stage的所有层打包统一生成一个Pytorch模型python文件，也属于预处理。 PipeDream 模型转换的基本思路是： 从模型文件之中加载模型DAG图进入内存。 按照stage对图进行处理，把整体DAG图分离开来。 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
65130发布于 2021-09-10 - 来自专栏罗西的思考
模型并行分布式训练Megatron (5) --Pipedream Flush
Weight Updates with Flushes (PipeDream-Flush) 0x03 PipeDream-Flush 实现 3.1 总体思路 3.1.1 缺省计划 3.1.2 PipeDream PipeDream-flush 则在 PipeDream-2BW 之上添加了一个全局同步的流水线更新刷新操作，思路类似 GPipe。 2.4 PipeDream-2BW 系统设计 PipeDream-2BW使用内存高效的流水线并行性来训练不适合单个加速器的大型模型。 PipeDream Flush的内存占用也低于PipeDream-2BW，因为它只需要维护一个权重版本（而PipeDream-2BW只需要2个）。 Semantics。 PipeDream: 数据并行+流水线 PipeDream-interleaved
2.2K20编辑于 2022-05-09 - 来自专栏罗西的思考
深度学习流水线并行 PipeDream(6)--- 1F1B策略
[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(6)--- 1F1B策略 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(6)--- 1F1B策略 0x00 摘要 0x01 流水线比较 的总体架构，Profile阶段，计算分区阶段，模型转换阶段，运行时引擎和通信模块，本文是 PipeDream 系列最后一篇，介绍 1F1B 策略，这是 PipeDream 最大的贡献。 (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 0x01 流水线比较 首先，我们比较一下目前分析过的各个流水线。 PipeDream将DNN的这些层划分为多个阶段——每个阶段（stage）由模型中的一组连续层组成。PipeDream把模型的不同的阶段部署在不同的机器上，每个阶段可能有不同的replication。
98430发布于 2021-09-23 - 来自专栏AI前沿技术
GPipe & PipeDream 让流水线告别卡顿 “纵享丝滑”
这就是PipeDream中1F1B要优化的核心。 3，PipeDream 流水线并行 3.1，1F1B 并行策略 优化目标：将微批次梯度计算过程提前，梯度计算完成后，相应的前向激活值就可以丢弃，从而节省内存占用。 图3，PipeDream 流水线示意图。 为什么叫做 1F1B 策略？ 图中，第5个微批次前向计算结束后，预热阶段结束，开始进入稳定阶段。 因此，当m远大于p时，虽然PipeDream空泡率与GPipe 相同，但更加节省内存。 原生的PipeDream流水线中，每个阶段的前向传播都是使用某一个版本的参数来执行，而其反向传播则是使用不同版本的参数来执行的。
17210编辑于 2026-01-13 - 来自专栏AI工程落地
大语言模型--流水线并行原理及实现
c是把大batch分成四个micro_batch，当Device1计算F1,0时，Device0同时开始计算F0,1 微软2018年发表的论文PipeDream: Fast and Efficient PipeDream提出了1F1B策略，尽量减少缓存activation。 -2BW和其变体PipeDream-Flush，主要内容： 1.在调度上，还是采用和PipeDream一样的1F1B 2.在权重更新的粒度上，采用类似Gpipe的方式，每输入m个microbatch，这 和PipeDream的本质区别也就是梯度更新的频率，PipeDream-2BW每m个microbatch更新一次，而PipeDream每个microbatch都更新一次。 PipeDream-2BW这样的好处是只需要保存两个版本的梯度，节省内存。
1.6K32编辑于 2024-06-05 - 来自专栏大数据文摘
微软和谷歌分别开源分布式深度学习框架，各自厉害在哪？
大数据文摘出品 来源：Medium 编译：Miggy 微软和谷歌一直在积极研究用于训练深度神经网络的新框架，并且在最近将各自的成果开源——微软的PipeDream和谷歌的GPipe。 这两个项目已在各自的研究论文（PipeDream，GPipe）中进行了详细介绍，这篇文章将对此进行总结。 图片来源： http://www.microsoft.com/zh-cn/research/uploads/prod/2019/08/fiddle_pipedream_sosp19.pdf PipeDream 即使存在模型多样性（计算和通信）和平台多样性（互连拓扑和分层带宽），PipeDream也会有效地实现负载平衡。PipeDream训练分布式的方法的原理比数据模型分布式方法具有多个优点。 对于初学者而言，PipeDream需要在工作程序节点之间进行较少的通信，因为管道执行中的每个工作程序仅需要将渐变的子集和输出激活信息传达给单个其他工作程序。
64220发布于 2020-11-03 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
Google和微软分别提出分布式深度学习训练新框架：GPipe & PipeDream
PipeDream（微软） 几个月以前，微软研究院宣布了Fiddle项目的创立，其包括了一系列的旨在简化分布式深度学习的研究项目。 即使存在模型的多样化（计算和通信）和平台的多样化（互连拓扑和分层带宽），PipeDream也能有效地进行负载均衡。PipeDream的并行训练方法对比数据模型并行方法提供了一些额外的优势。 首先，PipeDream在工作节点之间需要更少的通信，因为在管道执行中的每个工作节点只需传递梯度和输出激活的子集，给其它的单个工作节点。 此外，PipeDream以一种更容易并行的方式来分离计算和通信任务。 ? 并行训练方法是构建更庞大、更精确的深度学习模型的关键挑战之一。 虽然仍处于初期阶段，但谷歌的GPipe和微软的PipeDream作为两种最具创造性的技术，为深度学习的开发人员提供了并行训练方法。
1K20发布于 2019-11-12 - 来自专栏炼丹笔记
炼丹知识点：模型训练里的Tricks
1.3.1 PipeDream一族 ▲PipeDream 1F1B异步流水线 微软msr-fiddle团队提出的。不要在谷歌上搜PipeDream...，到github上搜。 PipeDream一族流水线是异步流水线，因为用的是异步更新(第N+m次的前向传播利用的是第N次更新的参数)，所以可能存在一定的收敛性问题。但是实际应用上业界还没有发现大问题。 PipeDream: Fast and Efficient Pipeline Parallel DNN Training PipeDream-2BW: Memory-Efficient Pipeline-Parallel Efficient Training of Giant Neural Networks using Pipeline Parallelism 阿里的DAPPLE，目前业界最流行的流水线，Megatron的PipeDream 的那帮人， 利用动态规划和Profile技术来搜索数据并行及流水线并行策略：PipeDream: Fast and Efficient Pipeline Parallel DNN Training (2018
1.8K30编辑于 2022-05-23 - 来自专栏AI科技评论
北大校友“炼丹”分享：OpenAI如何训练千亿级模型？
PipeDream（Narayanan等人，2019年）方法要求每个worker交替处理向前和向后传递的消息（1F1B）。 图4：PipeDream中1F1B微批次调度的图示（来源：Harlap等人，2018年） 由于PipeDream没有在所有worker batch结束时同步全局梯度，1F1B 很容易导致不同版本的模型权重的微批次向前和向后传递 对此，PipeDream提供了一些解决的思路： 权重存储：每个worker跟踪多个模型版本，给定数据 batch 的向前和向后传递相同版本的权重。 在训练开始时，PipeDream会先分析模型每一层的计算内存和时间成本，然后将层划分为不同的stage进行优化。 图6：PipeDream flush中管道调度图示（来源：Narayanan等人，2021年） PipeDream-2BW维护两个版本的模型权重，“2BW”代表“双缓冲权重（double-buffered
1.7K50发布于 2021-10-11 - 来自专栏AI系统
【AI系统】流水并行
主要集中在 Gpipe 流水线并行和 PipeDream 流水线并行上（基于 F-then-B 策略与 1F1B 策略），不过还有很多优秀的流水线并行实现方式，例如：PipeDream-2BW、PipeDream-Flush 、PipeDream-Megatron-LM 等，但他们一般都在大规模分布式深度学习训练框架中使用，如：Megatron-LM 和 Deepspeed，而不是 AI 框架，因此并不作为讨论范围。 PipeDream 流水线并行与 Gpipe 流水线并行一样，PipeDream 流水线并行也是一种用于加速神经网络模型训练的流水线并行技术。 与 Gpipe 流水线并行不同的是，PipeDream 流水线并行在做完一次 micro-batch 的前向传播之后，就立即进行 micro-batch 的后向传播，然后释放资源，那么就可以让其他 stage PipeDream 流水线并行是异步的，每个 Worker 在执行前向传播和后向传播时，都会使用对应的权重版本。
55210编辑于 2024-12-09 - 来自专栏自然语言处理
DeepSeek开源周 Day04：从DualPipe聊聊大模型分布式训练的并行策略
来源：https://juejin.cn/post/7262274383287484476 异步并行流水线并行-PipeDream 尽管 PipeDream 与 GPipe 同期发布，但其并行思想与 PipeDream 将前向传递的执行流水线化，并将其与后向传递穿插在一起，以期最大限度地提高硬件利用率和吞吐量。它将小批量连续插入到流水线中，并在后向传递后异步更新参数。 PipeDream 和 GPipe 之间的区别很明显：PipeDream 应用异步后向更新，而 GPipe 应用同步后向更新。 如上图所示，PipeDream为了确保任何时候没有GPU处于空闲状态，这个框架会将多个小批次数据依次注入到流水线中。 总结来说，PipeDream中使用了1F1B（1 Forward 1 Backward）设计，表示一个模块交替执行前向传递和反向传递，从图中不难看出，1F1B的气泡占比不变，但同时因为更早的进行了Backward
91510编辑于 2025-02-28 - 来自专栏罗西的思考
[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (1)--基础知识
)---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 需要注意一点是，torchgpipe 这部分代码被合并到 torch/distributed/pipeline/sync 之下，这说明后续 PyTorch 也许会合并一个 async 实现，没准就是 PipeDream
2.1K20发布于 2021-09-26 - 来自专栏罗西的思考
[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (3)--切分数据和运行时系统
)---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
97810发布于 2021-09-29 - 来自专栏白安全组
javascript伪协议解析
javascript:alert%28%27Slonser%20was%20here%21%27%29%3B%2F%2F@github.com#;alert(10);://eow5kas78d0wlv0.m.pipedream.net ;//@github.com#;alert(10);://eow5kas78d0wlv0.m.pipedream.net' 这里字符串会被服务器判断为一个链接类型，同时://也逃过检测，攻击者点击就会触发
1.1K10编辑于 2024-02-21 - 来自专栏AI科技评论
OpenAI：训练大型神经网络的四种基本方法
例如，方法 GPipe 是让每个工作进程连续向前和向后传递，然后在最后同步聚合来自多个微批次的梯度；而 PipeDream 会安排每个 worker 交替处理的前向和后向通道。 图注：GPipe 和 PipeDream 流水线方案的比较，每批使用 4 个微批次。微批次 1-8 对应于两个连续的数据批次。 注意，PipeDream 通过使用陈旧参数执行一些计算来获得更高的效率。 3 张量并行 管道并行性将模型逐层“垂直”拆分，也可以在一个层内“水平”拆分某些操作，这通常称为张量训练。
1.5K41编辑于 2022-06-14
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