pytorch的并行分为模型并行.数据并行 左侧模型并行:是网络太大,一张卡存不了,那么拆分,然后进行模型并行训练. 右侧数据并行:多个显卡同时采用数据训练网络的副本. 一.模型并行 二.数据并行 数据并行的操作要求我们将数据划5分成多份,然后发送给多个 GPU 进行并行的计算. 注意:多卡训练要考虑通信开销的,是个trade off的过程,不见得四块卡一定比两块卡快多少,可能是训练到四块卡的时候通信开销已经占了大头 下面是一个简单的示例.要实现数据并行,第一个方法是采用 nn.parallel…

引言 随着模型规模和数据量的不断增大,分布式训练已经成为了工业界主流的 AI 模型训练方式.基于 Kubernetes 的 Kubeflow 项目,能够很好地承载分布式训练的工作负载,业已成为了云原生 AI 领域的事实标准,在诸多企业内广泛落地. 尽管 Kubeflow 让基于 Kubernetes 的大规模分布式训练变得可行,但是云原生的极致弹性.降本增效等特性在人工智能场景下没有得到很好地释放. 为了解决目前在云原生 AI 场景下的成本高,资源利用率低等问题,TKE AI 团队在 Kubef…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod --- (1) 基础知识 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod --- (1) 基础知识 0x00 摘要 0x01 分布式并行训练 1.1 分布式并行训练的必要 1.2 分布式训练 1.3 训练并行机制 1.3.1 三种机制 1.3.2 如何使用 1.4 数据并行训练 0x02 通信 & 架构 2.1 方法和架构 2.2 异步 vs 同步 0x03 具体架构 3.1 MapReduce 3.2 参数服务器 (PS) 3.…

技术背景 分布式和并行计算,在计算机领域是非常重要的概念.对于一些行外人来说,总觉得这是一些很简单的工作,但是如果我们纵观计算机的硬件发展史,从CPU到GPU,再到TPU和华为的昇腾(NPU),乃至当下的热点量子计算机(QPU),其实就是一个分布式与并行计算的发展史.从简单的数据并行,到算法并行,到图的并行,最后是量子叠加所带来的物理并行.因此能否做好分布式与并行的技术,很大程度上决定了一个工具的性能上限,本文我们一起来研究一下MindSpore分布式训练的方法. 环境部署 在前面的博客中,我们…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (3) --- Horovodrun背后做了什么 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (3) --- Horovodrun背后做了什么 0x00 摘要 0x01 背景知识 1.1 分布式体系 1.2 并行任务通信 1.3 MPI 1.4 Open-MPI 1.5 MPI 使用问题 0x02 入口点 2.1 如何运行 2.2 horovodrun 2.3 run_commandline 2.4 非弹性训练 _run_st…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架 0x00 摘要 0x01 架构图 0x02 统一层 0x03 Horovod OP 类体系 3.1 基类 HorovodOp 3.2 派生类 AllreduceOp 3.3 适配类 MPIAllreduce 3.4 后台线程如何使用 3.4.1 具体collective 操作 3.4.2 调用不同类型的OP 3.4.3 取一个适配层…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (12) --- 弹性训练总体架构 0x00 摘要 0x01 总述 1.1 问题点 1.1 角色 1.2 容错机制 1.4 监控机制 1.5 官方架构图 0x02 示例代码 2.1 python代码 2.2 脚本执行 0x03 逻辑流程 3.1 逻辑流程 3.2 入口点 3.3 主逻辑 3.4 出错处理 0xEE 个人信息 0xFF 参考 0x00…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (18) --- kubeflow tf-operator 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (18) --- kubeflow tf-operator 0x00 摘要 0x01 背景知识 1.1 Kubernetes 1.2 容器作为调度单元 1.3 Kubeflow 1.4 Tensorflow on Kubeflow 1.5 Operator 1.6 TF-Operator 0x02 TensorFlow 分布…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (19) --- kubeflow MPI-operator 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (19) --- kubeflow MPI-operator 0x00 摘要 0x01 背景知识 1.1 MPI 1.2 Open-MPI 1.3 MPI Operator 0x02 设计思路 2.1 架构图 2.2 角色 2.3 主要过程 2.4 CRD 的定义 2.5 创建 2.6 终止 0x03 实现 3.1 K8S…

[论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO 目录 [论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO 0x00 摘要 0x01 综述 1.1 挑战 1.1.1 显存效率 1.1.2 计算效率 1.2 权衡 1.2.1 数据并行 1.2.2 模型并行 1.2.3 流水线并行 1.3 通过 3D 并行实现内存和计算效率 1.4 3D 并行如何利用每种并行性 0x02 引论 2.1 原文摘要 2.2 原文引论 2.2.1 优化模型状态 2.2…