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深度学习分布式训练
主要从以下几个方面进行总结:分布式训练的基本原理TensorFlow的分布式训练PyTorch的分布式训练框架Horovod分布式训练无论哪种机器学习框架,分布式训练的基本原理都是相同的。本文主要从 并行模式、架构模式、同步范式、物理架构、通信技术 等五个不同的角度来分类。分布式训练的目的在于将原本巨大的训练任务拆解开撑多个子任务,每个子任务在独立的机器上单独执行。大规模深度学习任务的难点在于:训练数据巨大:这种情况我们需要将数据拆解成多个小模型分布到不同的node上训练模型的参数巨大(NLP的预训练模型实转载 2022-06-02 15:27:27 · 2019 阅读 · 0 评论 -
GPU多卡并行训练
01为什么要使用多GPU并行训练简单来说,有两种原因:第一种是模型在一块GPU上放不下,两块或多块GPU上就能运行完整的模型(如早期的AlexNet)。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“,多GPU并行训练是不可或缺的技能。02常见的多GPU训练方法1.模型并行方式:如果模型特别大,GPU显存不够,无法将一个显存放在GPU上,需要把网络的不同模块放在不同GPU上,这样可以训练比较大的网络。(下图左半部分)2.数据并行方式:将整个模型放在一块GPU转载 2021-09-28 15:43:46 · 1496 阅读 · 0 评论