模型并行与数据并行 - 程序员宅基地

大模型并行训练指南：通俗理解Megatron-DeepSpeed之模型并行与数据并行

BLOOM 的模型架构与GPT3非常相似，只是增加了一些改进，本文稍后将对此进行讨论。该模型是在Jean Zay上训练的，Jean Zay 是由 GENCI 管理的法国政府资助的超级计算机，安装在法国国家科学研究中心 (CNRS) 的国家计算...

（10-2）大模型优化算法和技术：模型并行和数据并行

标签：算法 python 人工智能

例如下面是一个使用TensorFlow进行数据并行训练的简单例子，假设有一个简单的多层感知机（MLP）模型，我们将使用模型并行和数据并行来训练它。模型并行和数据并行是处理大型深度学习模型训练中的两种重要策略，它们...

基于数据并行实现多GPU跑模型预测（VGG16示例）

标签：并行数据模型示例

个人总结能实现多GPU跑图的方法： 1、使用谷歌框架tf.estimator； session_config = tf.ConfigProto(device_count={'GPU': 0,'GPU':1,'GPU':2,'GPU':3}) run_config = tf.estimator.RunConfig().replace(session_...

深度学习的分布式训练

标签：深度学习 gpu 分布式

在深度学习这一领域经常涉及到模型的分布式训练（包括一机多GPU的情况）。我自己在刚刚接触到一机多卡，或者分布式训练时曾对其中到底发生了什么有过很多疑问，后来查看了很多资料，在这篇博客里对分布式的深度学习...

人工智能大模型技术基础系列之：模型并行与数据并行

标签：大数据人工智能语言模型

在人工智能大模型技术的研究与开发中，模型并行和数据并行是两种经典且有代表性的方法。这两个方法可以极大的提升机器学习系统的性能，对海量数据的处理速度有显著的提升。本文将简要介绍一下这两类技术，以及它们...

任务并行编程模型研究与进展

标签：任务并行; 并行编程模型; 任务窃取调度; 并行性表达

任务并行编程模型是近年来多核平台上广泛研究和使用的并行编程模型,旨在...然后,从3 个角度,即并行性表达、数据管理和任务调度介绍任务并行编程模型的研究问题、困难和最新研究成果;最后展望了任务并行未来的研究方向.

大模型并行训练指南：Megatron-DeepSpeed的模型并行与数据并行

标签：人工智能大模型自然语言处理

本文将深入探讨Megatron-DeepSpeed中的模型并行与数据并行，并通过实例和图表解释这些抽象的技术概念。让我们一起探索如何在大规模语言模型训练中实现高效并行，以加速模型的开发和部署。

分布式机器学习系统笔记（一）——模型并行，数据并行，参数平均，ASGD

标签：机器学习分布式模型并行

模型并行（ **model parallelism** ）:分布式系统中的不同机器（GPU/CPU等）负责网络模型的不同部分 —— 例如，神经网络模型的不同网络层被分配到不同的机器，或者同一层内部的不同参数被分配到不同机器；...

大模型并行训练、超大模型分布式训练

标签：分布式

提供了对大规模模型进行并行训练的能力，支持模型并行和数据并行，并提供了一系列的优化策略和工具，以提高训练效率和性能。：适合模型大，数据少，需要对模型做切分，将模型参数划分为多个部分，放到不同的GPU上...

分布式深度学习之数据并行和模型并行

标签：泛化

转载在深度学习这一领域经常涉及到模型的**分布式**训练（**包括一机多GPU的...如果去查阅与分布式深度学习相关的资料，一般会看到两个词，模型并行和数据并行。模型并行是指把模型的不同部分放置在各个设备上，这样

深度学习进行分布式训练（模型并行和数据并行优缺点）

标签：深度学习并行训练模型并行与数据并行

深度学习进行分布式训练（模型并行和数据并行优缺点）：https://blog.csdn.net/qq_29462849/article/details/81185126

数据并行与模型并行

数据并行与模型并行为了加快模型的训练，可以使用分布式计算的思路，把这个大批次分割为很多小批次，使用多个节点进行计算，在每个节点上计算一个小批次，对若干个节点的梯度进行汇总后再加权平均，最终求和就得到...

大模型训练之并行篇-------数据并行/模型并行(层间层内)/流水并行

标签：深度学习人工智能机器学习

ZeRO-Infinity: Breaking the ...层间模型并行则是对模型层进行切分，业界也有很多做框架的公司管它叫Pipeline并行，但是我的观点是层间模型并行只有真的流水起来了才能够叫Pipeline并行。典型例子就是1D的Megatron。

深度学习模型的并行训练：数据并行VS模型并行

标签：深度学习人工智能 gpu

数据并行由于训练数据集太大，而无法一次将其全部载入内存。因此将数据集分为N份，分别装载到N个GPU节点中去进行梯度求导，然后将所有节点的求导结果进行加权平均，再sync update给所有节点（对于每个节点来说，...

深度学习的分布式训练--数据并行和模型并行

<div class="htmledit_views"> 在深度学习这一领域经常涉及到模型的分布式训练（包括...

数据并行(DP)、张量模型并行(TP)、流水线并行(PP)

标签：人工智能

数据集分为n块，每块随机分配到m个设备(worker)中，相当于m个batch并行训练n/m轮，模型也被复制为n块，每块模型均在每块数据上进行训练，各自完成前向和后向的计算得到梯度，更新后，再传回各个worker。以确保每个...

GPU训练数据并行与模型并行

标签： GPU 模型并行数据并行

数据并行 Data Parallelism 每块GPU上都有完整的模型（每个GPU上的模型参数是一样的）。将原来的训练数据切分为多份，分别投喂到每个GPU上的模型。每个GPU并行运行，随后进行模型的梯度汇总更新以及不同GPU的通信/...

数据并行和模型并行的区别

标签：深度学习模型并行数据并行

此文翻译自[1]，[1]对数据并行和模型并行进行了很好地区分，因此这里推荐给大家。介绍现在深度学习模型的参数量已经变得越来越多了，数据集的尺寸也随之疯狂地增长。为了在一个巨大的数据集上训练一个复杂的深度...

分布式深度学习中的数据并行和模型并行

标签：人工智能深度学习分布式

目前，数据并行和模型并行作为两种在深度神经网络中常用的并行方式，分别针对不同的适用场景，有时也可将两种并行混合使用。本文对数据并行和模型并行两种在深度神经网络中常用的并行方式原理及其通信容量的计算方法...

pytorch模型训练单机多卡(一)：基础知识(模型并行 vs 数据并行

标签：深度学习单机多卡

2.官方文档模型并行：https://pytorch.apachecn.org/docs/1.2/intermediate/model_parallel_tutorial.html 3.数据并行的一个Gitdemo：https://github.com/fnangle/text_classfication-with-bert-pytorch- 4.P...