cyy2learn的博客

数据并行由于训练数据集太大，而无法一次将其全部载入内存。因此将数据集分为N份，分别装载到N个GPU节点中去进行梯度求导，然后将所有节点的求导结果进行加权平均，再sync update给所有节点（对于每个节点来说，我们使用相同的模型参数进行前向传播。）。然后继续进行下一步的训练，直到模型收敛或者提前停止训练。如上图所示，GPU1和GPU2上都装载有完整的模型，但是它们使用不同的子数据集Batch进行训练，每次每个节点的推导结果进行加权平均然后sync到所有的GPU节点上，再继续下一步迭代。.

论文相关资料论文 Switch Transformer: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity下载地址https://arxiv.org/pdf/2101.03961.pdf github 代码：https://github.com/tensorflow/mesh/blob/master/mesh_tensorflow/transformer/moe.py论文解读Introduction

目录# Nsight Systems 入门什么是Nsight Systems用户能用nsys做什么CUDA VersionNsight Systems 使用nsys windows 版本GUI使用步骤nsys Linux CLI (Command Line Interface)常见命令# Nsight Systems 入门什么是Nsight SystemsNVIDIA Nsight Systems，简称nsys，是一个低开销的系统分析工具。在本文档中，我..

学完本篇文章，您将学习到Torchscript的概念与相关知识 如何将Pytorch转化为torchscript 使用torchscript部署模型:https://cugtyt.github.io/blog/effective-pytorch/20190912.htmlTorchscript简介TorchScript 是 PyTorch 模型(nn.Module的子类）的中间表示形式，可以在高性能环境(例如 C ++）中运行。TorchScript是一种从PyTorch代码创建可..

本系列文章围绕以下几个主题来详细解读Transformer和BERT的原理和发展Transformer 模型详解 Transformer在CV,NLP,推荐系统的发展与应用 BERT模型详解 BERT最新发展与应用本篇文章：Transformer模型详解整体结构 Encoder Decoder Positional Encoding Self Attention Add & Norm1. 整体结构Transformer主要由两大部分组成：Encoder &amp.

人工智能和机器学习技术的快速发展，使得AI 主题会议也层出不穷，下面带大家一起了解一下人工智能领域的顶会都有哪些1.CVPR国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）是IEEE一年一度的学术性会议，会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议（三大顶会之一，另外两个是ICCV和ECCV），近年来每年有约1500名参加者，收录的论文数量一般300篇左右。本会议每年都会有固定的研讨主题，而每一年都会有公司赞助该会议并获得在会场展示的机会。2.ECCVECCV的全称.