发表评论取消回复
相关阅读
相关 图解大模型训练之:Megatron源码解读2,模型并行
在源码解读第一篇中,我们讲解了如何做分布式环境初始化,即按照DP/TP/PP对进程进行分组,并为每个进程指定GPU。在这一章中,我们将一起读模型并行部分:如何切分模型,并搬入分
相关 Python数据清洗:从文件读取数据行并去重
假设现在log.txt中有若干行数据: zhang phil zhang phil zhang phil zhang phil
相关 分布式训练-流水线并行
通常来讲,训练更大规模的网络模型可以在多种任务上取得更好的效果,如提升图像分类任务的准确率。然而,随着参数规模的扩大,AI 加速卡存储(如 GPU 显存)容量问题和卡的协同计算
相关 分布式训练-张量模型并行
通常来讲,训练更大规模的网络模型可以在多种任务上取得更好的效果,如自然语言处理类任务的准确率。然而,训练更大规模的网络模型会消耗更多的显存资源,甚至是超过单个设备的显存容量,从
相关 分布式训练-数据并行(4):Gradient Merge
一、简介[¶][Link 1] 为了提升模型的性能,人们开始追求:更大规模的数据集、更深的网络层、更庞大的参数规模。但是随之而来的就是给模型训练带来了巨大的压力,因此分布
相关 分布式训练-数据并行(2):前向重计算
一、原理介绍[¶][Link 1] 反向计算: 运行反向算子来计算参数(Parameter)的梯度。 优化: 应用优化算法以更新参数值 。 在前向计算过程中
相关 分布式训练-数据并行(3):自动混合精度
传统上,深度学习训练通常使用 32 比特双精度浮点数`FP32` 作为参数、梯度和中间 Activation 等的数据存储格式。使用`FP32`作为数据存储格式,每个数据需要
相关 分布式训练-数据并行(1):原理和实践案例
数据并行是深度学习领域最常用的并行方法。在此策略下数据集被平均分为多份,每个卡上保存完整的模型参数并独立处理一份子数据集,以加速模型训练过程。 一、原理介绍[¶][Link
相关 pytorch apex +ddp 分布式训练+数据优化
1、DDP代码添加讲解 [https://blog.csdn.net/cdknight\_happy/article/details/108262595][https_b
相关 java 日期 向前向后计算n个月
public static Long nextMonth(Long mon,int flag) \{ Long res = 0L; Date date = mo
还没有评论,来说两句吧...