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分布式训练的挑战
算法挑战
- 数据并行或模型并行
- 同步或异步
- 批量较大，影响模型精度
- 热身，调整学习速率（线性上升，LARC/LARS）
- 给渐变添加噪声
- 优化器的选择（SGD，Momentum，Adam，Rmsprop）
- 平衡速度和准确性
工程挑战
- CPU 和 GPU 性能提升不平衡
- 先纵向扩展，再横向扩展
- GPU 型号，NVLink，NVSwitch，DGX，10G/25G/100G/200G 的匹配和选择
- 混合精度
- GPU Direct RDMA（Infiniband）
- 从 CPU 中卸载一些操作到 GPU（e.g. 数据预
pytroch随笔-多gpu分布式训练(代码片段)
PyTorchDIstributedOverviewDistributedData-ParallelTraining，DDP，分布式数据并行训练torch.nn.parallel.DistributedDataParallelRPC-BasedDistributedTraining，RPC，基于RPC的分布式训练CollectiveCommu 查看详情
pytroch笔记-多gpu分布式训练(代码片段)
PyTorchDIstributedOverviewDistributedData-ParallelTraining，DDP，分布式数据并行训练torch.nn.parallel.DistributedDataParallelRPC-BasedDistributedTraining，RPC，基于RPC的分布式训练CollectiveCommunication，协同通信不要把张量当入日志中输出，使用“.item()”转... 查看详情
pytorch中多gpu训练指南
...些注意的地方。这里我们谈论的是单主机多GPUs训练，与分布式训本文来自博客园，作者：海_纳百川，转载请注明原文链接：https://www.cnblogs.com/c 查看详情
pytroch随笔-多gpu分布式训练(代码片段)
...TorchDIstributedOverviewDistributedData-ParallelTraining，DDP，分布式数据并行训练torch.nn.parallel.DistributedDataParallelRPC-BasedDistributedTraining，RPC，基于RPC的分布式训练CollectiveCommunication，协同通信不要把张量当入日志中输出... 查看详情
corr2018|horovod:fastandeasydistributeddeeplearningintensorflow(代码片段)
...改少量代码就可以实现多GPU训练。TensorFlow中提供了一些分布式训练的API，这些API适用于不同的环境。这就导致用户往往不知道如何更改代码以进行分布式训练，而且debug也很困难。再者，TensorFlow的分布式训练性能与理想的性能... 查看详情
在 DDP Pytorch Lightning 中跨 GPU 拆分训练数据
...-03-0308:37:16【问题描述】：目标：使用PytorchLightning框架在分布式数据并行(DDP)设置中训练模型问题：训练数据分区：如何使用PytorchLightning处理跨不同GPU的数据分区？我应该手动对数据进行分区还是 查看详情
tensorflow分布式机器学习平台(代码片段)
分布式机器学习的必要性：TF的实现分为了单机实现和分布式实现，在分布式实现中，需要实现的是对client，master，workerprocess不在同一台机器上时的支持。数据量很大的情况下，单机跑深度学习程序，... 查看详情
distributeddataparallel多gpu分布式训练全过程总结跟着做90%成功(代码片段)
DistributedDataParallel分布式训练全教程什么是DistributedDataParallel为什么是DistributedDataParallel要不要装别的库教程一、初始化二、加一个解析参数三、数据集四、设定device五、模型加载到多gpu六、数据加载到gpu七、最后一句命令参考什... 查看详情
分布式tensorflow
分布式TensorflowTensorflow的一个特色就是分布式计算。分布式Tensorflow是由高性能的gRPC框架作为底层技术来支持的。这是一个通信框架gRPC(googleremoteprocedurecall)，是一个高性能、跨平台的RPC框架。RPC协议，即远程过程调用协议，是指... 查看详情
tensorflow分布式部署单机多卡(代码片段)
...也就是GPU，然而单个GPU的计算能力有限，利用多个GPU进行分布式部署，同时完成一个训练任务是一个很好的办法。对于caffe来说，由于NCCL的存在，可以直接在slover中指定使用的GPU。然而对于Tensorflow，虽然Contrib库中有NCCL，但是我... 查看详情
深度学习分布式训练小结
分布式训练本质上是为了加快模型的训练速度，面对较为复杂的深度学习模型以及大量的数据。单机单GPU很难在有限的时间内达成模型的收敛。这时候就需要用到分布式训练。分布式训练又分为模型并行和数据并行两大类。1... 查看详情
tensorflow使用horovod进行多gpu训练(代码片段)
...第二GPU，依此类推。 通过工人人数来衡量学习率同步分布式培训中的有效批处理规模是根据工人人数来衡量的。学习率的提高弥补了批量大小的增加。 将优化器包装在中hvd.DistributedOptimizer分布式优化器将梯度计算委派给... 查看详情
pytorch1.0中文官方教程：使用amazonaws进行分布式训练(代码片段)
...用AmazonAWS的两个多路GPU节点来设置，编写和运行PyTorch1.0分布式训练程序。首先我们会介绍AWS设置,然后是PyTorch环境配置,最后是分布式训练的代码。你会发现想改成分布式应用你只需要对你目前写的训练程序做很少的代码改动,绝... 查看详情
pytorch多卡分布式训练distributeddataparallel使用方法(代码片段)
PyTorch多卡分布式训练DistributedDataParallel 使用方法目录PyTorch多卡分布式训练DistributedDataParallel 使用方法1.DP模式和DP模式(1)单进程多GPU训练模式:DP模式(2)多进程多GPU训练模式：DDP模式2.Pytorch分布式训练方法3.Pytorch-Base-Trainer(PBT)... 查看详情
pytorch分布式训练(dataparallel/distributeddataparallel)(代码片段)
一、模型并行与数据并行并行训练分为模型并行和数据并行：模型并行：由于网络过大，将网络拆分成几个部分分别在多个GPU上并行训练；数据并行：将batch中的数据拆分为多份，分别在多个GPU上训练。二... 查看详情
pytorch分布式训练(dataparallel/distributeddataparallel)(代码片段)
一、模型并行与数据并行并行训练分为模型并行和数据并行：模型并行：由于网络过大，将网络拆分成几个部分分别在多个GPU上并行训练；数据并行：将batch中的数据拆分为多份，分别在多个GPU上训练。二... 查看详情
浅谈gpu虚拟化和分布式深度学习框架的异同
撰文|袁进辉经常有人来问我：GPU虚拟化和分布式深度学习框架的异同，以及是不是用GPU虚拟化技术也可以解决现在超大规模深度学习模型的分布式训练难题。 这次不妨把我的观点简要总结并分享出来，只想知道结论... 查看详情
deeplearning4j实战——手写体数字识别gpu实现与性能比较
在之前的博客中已经用单机、Spark分布式两种训练的方式对深度神经网络进行训练，但其实DeepLearning4j也是支持多GPU训练的。这篇文章我就总结下用GPU来对DNN/CNN进行训练和评估过程。并且我会给出CPU、GPU和多卡GPU之前的性能比较... 查看详情