12、提升深度学习模型并行训练与推理效率的技术探索

最新推荐文章于 2025-12-02 20:45:02 发布
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分类专栏： Python分布式机器学习实战 文章标签： 深度学习 模型并行训练 推理效率
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提升深度学习模型并行训练与推理效率的技术探索

在深度学习领域，模型并行训练和推理的效率提升至关重要。本文将介绍几种提升系统效率的方法，包括利用内存和存储资源、模型分解与蒸馏以及减少硬件中的比特数等，同时还会探讨数据并行和模型并行的混合方案。

1. 探索内存和存储资源

基于GPU的DNN训练存在设备内存大小的限制。为了扩展GPU训练内存大小，可以利用系统内的其他存储，如CPU内存和硬盘。

1.1 系统存储规格
存储类型 容量
GPU内存 约40GB
CPU内存（主内存） 约100 - 200GB
磁盘存储 约数十TB

GPU和磁盘通过PCIe总线与CPU相连，数据传输速度约为10 - 15GB/s。

1.2 数据存储与加载

可以通过“保存”和“加载”两个方向来利用CPU内存和磁盘存储。
- 保存数据 ：
1. 调用 data.to(cpu) 将数据从GPU内存移动到CPU内存。
2. 同步数据移动函数调用并等待完成。
3. 如果CPU内存不足，调用文件写入函数（

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实战AI大模型：构建和优化深度学习巨兽的关键技术【文末送书】
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大规模深度学习模型的高效训练：综述（上）
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大规模深度学习模型的高效训练：综述（下）
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介绍23年4月的综述论文“On Efficient Training of Large-Scale Deep Learning Models: A Literature Review“，京东、悉尼大学和中科大的合作。
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深度学习｜模型推理：端到端任务处理
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大模型开发训练与推理部署全解析：程序员必学技术，全是干货！
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