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[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区 0x00 摘要 0x01 前言 1.1 Profile文件 1.2 总体思路 0x02 图相关 2.1 Graph 2.2 构建图 2.3 反链 0x03 构建反链 3.1 main函数入口 3.2 增强反链 3.3 后续反链 3.4 总体构建 3.5 拓扑排序 3.6 总结 0x04 计算分区 4.1 main函数的逻辑 4.2 动态规划…
本文导读: 一.并行技术 .并行技术分类 .新技术的设计与实现 .指令周期 二.流水线技术 .什么是流水线 .指令重叠方式 .流水工作设计 .流水线的描述方法(时空图) .流水线特点 三.流水线的分类(了解) 四.流水线相关及冲突(重点) .流水线相关 .流水线冲突 .流水线冲突带来问题 .数据冲突及其解决方案 .结构冲突及其解决方案 .控制冲突及其解决方案 五.流水线性能分析(含例题讲解) .流水线的基本参数——吞吐率 .流水线的基本参数——加速比 .流水线的基本参数——效率 .结果分析 .有…
[深度学习系列3] Mariana CNN并行框架与图像识别 本文是腾讯深度学习系列文章的第三篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度卷积神经网络Deep CNNs的多GPU模型并行和数据并行框架. 将深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, 简称CNNs)用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光.由于卷积神经网络结构非常适合模型并行的训练,因此以模型并行+数据并行的方式来加速Deep CNNs训练,可预期取得较大收获.Deep CNNs的单机多GPU…
本文介绍如何使用C#实现并行执行的流水线(生产者消费者): 1.流水线示意图 2.实现并行流水线 一.流水线示意图 上图演示了流水线,action1接收input,然后产生结果保存在buffer1中,action2读取buffer1中由action1产生的数据,以此类推指导action4完成产生Output. 以上也是典型的生产者消费者模式. 上面的模式如果使用普通常规的串行执行是很简单的,按部就班按照流程图一步一步执行即可.如果为了提高效率,想使用并行执行,也就是说生产者和消费者同时并行执行,…
试想这样一个业务需求:有一张合同表,由于合同涉及内容比较多所以此表比较庞大,大概有120多个字段.现在合同每一次变更时都需要对合同原始信息进行归档一次,版本号依次递增.那么我们就要新建一张合同历史表,字段跟原合同表一模一样,此外多了一个 合同版本号 字段.在归档时如何把原始合同信息插入到合同历史表呢? 很容易就能想到的一种解决方法: insert into 合同历史表(字段1,字段2,字段3…………字段120,版本号) select   字段1,字段2,字段3…………字段120,0 as 版本号…
[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (5) --Pipedream Flush 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (5) --Pipedream Flush 0x00 摘要 0x01 背景 0x02 论文 2.1 引论 2.2 背景 2.3 流水线权重问题 2.3.1 问题1 2.3.2 问题2 2.3.3 问题3 2.4 PipeDream-2BW 系统设计 2.4.1 GPipe 2.4.2 Double-Buffered Weight Updates (…
1. 介绍 Drone by Harness 是一个基于Docker容器技术的可扩展的持续集成引擎,用于自动化测试.构建.发布.每个构建都在一个临时的Docker容器中执行,使开发人员能够完全控制其构建环境并保证隔离.开发者只需在项目中包含 .drone.yml文件,将代码推送到 git 仓库,Drone就能够自动化的进行编译.测试.发布.可以与Docker完美集成. https://docs.drone.io/ 特点 Drone引入了Pipelnes的概念,管道可帮助我们自动化软件交付过程中的…
前面我们实现了使用PC端上位机串口发送图像数据到VGA显示,通过MATLAB处理的图像数据直接是灰度图像,后面我们在此基础上修改,从而实现,基于FPGA的动态图片的Sobel边缘检测.中值滤波.Canny算子边缘检测.腐蚀和膨胀等.那么这篇文章我们将来实现基于FPGA的Sobel边缘检测. 图像边缘:简言之,边缘就是图像灰度值突变的地方,亦即图像在该部分的像素值变化速度非常之快,这就好比在坐标轴上一条曲线有刚开始的平滑突然来个大转弯,在变化出的导数非常大. Sobel算子主要用作边缘检测,在技术…
感知阶段 随着软件业的发展,互联网用户的日渐增多,并发这门艺术的兴起似乎是那么合情合理.每日PV十多亿的淘宝,处理并发的手段可谓是业界一流.用户访问淘宝首页的平均等待时间只有区区几秒,但是服务器所处理的流程十分复杂.首先负责首页的服务器就有好几千台,通过计算把与用户路由最近的服务器处理首页的返回.其次是网页上的资源,就JS和CSS文件就有上百个,还有图片资源等.它能在几秒内加载出来可见阿里几千名顶尖工程师的智慧是如何登峰造极. 而在大型电商网站中,他们的服务或者应用解耦之后,是通过消息队列在彼此…