linux 多gpu并行訓(xùn)練SEARCH AGGREGATION
回答:各有各的說法，對于教練來說，體能課可以無止境的練下去，對于學(xué)員來說就是無止境的花錢！新手就算天天帶，也至少需要幾個月才能獨自開始舉鐵，更別說教練根本就不樂意讓你獨立！都是利益鬧的！很慶幸我碰到了個真心想教的教練！
Juven
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回答:用CUDA的話可以參考《CUDA by example. An introduction to general-purpose GPU programming》用MPI的話可以參考《高性能計算之并行編程技術(shù)---MPI程序設(shè)計》優(yōu)就業(yè)小編目前只整理出了以下參考書，希望對你有幫助。
omgdog
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回答:原文：并行計算有什么好的？硬件的性能無法永遠提升，當(dāng)前的趨勢實際上趨于降低功耗。那么推廣并行技術(shù)這個靈丹妙藥又有什么好處呢？我們已經(jīng)知道適當(dāng)?shù)膩y序CPU是必要的，因為人們需要合理的性能，并且亂序執(zhí)行已被證明比順序執(zhí)行效率更高。推崇所謂的并行極大地浪費了大家的時間。并行更高效的高大上理念純粹是扯淡。大容量緩存可以提高效率。在一些沒有附帶緩存的微內(nèi)核上搞并行毫無意義，除非是針對大量的規(guī)則運算（比如圖形...
Shihira
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回答:這個問題，對許多做AI的人來說，應(yīng)該很重要。因為，顯卡這么貴，都自購，顯然不可能。但是，回答量好少。而且最好的回答，竟然是講amazon aws的，這對國內(nèi)用戶，有多大意義呢？我來接地氣的回答吧。簡單一句話：我們有萬能的淘寶啊！說到GPU租用的選擇。ucloud、ucloud、ucloud、滴滴等，大公司云平臺，高大上。但是，第一，非常昂貴。很多不提供按小時租用，動不動就是包月。幾千大洋撒出去，還...
Nino
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回答:這個就不用想了，自己配置開發(fā)平臺費用太高，而且產(chǎn)生的效果還不一定好。根據(jù)我這邊的開發(fā)經(jīng)驗，你可以借助網(wǎng)上很多免費提供的云平臺使用。1.Floyd，這個平臺提供了目前市面上比較主流框架各個版本的開發(fā)環(huán)境，最重要的一點就是，這個平臺上還有一些常用的數(shù)據(jù)集。有的數(shù)據(jù)集是系統(tǒng)提供的，有的則是其它用戶提供的。2.Paas，這個云平臺最早的版本是免費試用半年，之后開始收費，現(xiàn)在最新版是免費的，當(dāng)然免費也是有限...
enda
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回答:在Linux中，多線程使用pthread_函數(shù)組進行操作。具體來說，要使用多線程，首先定義一個線程函數(shù)，用于在線程中運行。然后在需要新線程的地方調(diào)用pthread_create。線程使用的常用模式一般有兩種：一是執(zhí)行比較耗時的計算。這時，在取得了數(shù)據(jù)等所需資源后，創(chuàng)建一個新線程，進行計算，計算完成后，線程自然退出。二是雖然單個計算不耗時，但需要頻繁計算。這時，數(shù)據(jù)可能還沒有準(zhǔn)備好，但可以先創(chuàng)建一個...
MangoGoing
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...數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練或是訓(xùn)練復(fù)雜模型往往會借助于 GPU 強大的并行計算能力。 如何能夠讓模型運行在單個/多個 GPU 上，充分利用多個 GPU 卡的計算能力，且無需關(guān)注框架在多設(shè)備、多卡通信實現(xiàn)上的細節(jié)是這一篇要解決的問題。?這...
...分看到這一點）。而另一方面，GPU 就更方便了，因為能并行的運行所有這些運算。他們有很多個內(nèi)核，能運行的線程數(shù)量則更多。GPU 還有更高的存儲帶寬，這能讓它們同時在一群數(shù)據(jù)上進行這些并行計算。我在幾個 Nvidia 的芯...
...卡的訓(xùn)練是通過將模型的參數(shù)和數(shù)據(jù)分布到多個GPU上進行并行計算，最終將每個GPU上的梯度進行累加，再進行參數(shù)更新。這樣可以大大加快模型的訓(xùn)練速度。 接下來，我們將介紹如何使用TensorFlow進行單機多卡的訓(xùn)練。首先，我...
...數(shù)。時間效率上遠遠無法滿足當(dāng)前的工業(yè)需求。因此需要并行的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)提高訓(xùn)練速度。各大公司在構(gòu)建并行深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)上投入了大量的精力，包括谷歌、Facebook、微軟、騰訊和百度等等。為了提高算法的并行效率，這些...
...訓(xùn)練至少需要一周的時間，所以決定從優(yōu)化TensorFlow多機并行方面提高算力。為什么要優(yōu)化 Tensorflow 多機并行更多的數(shù)據(jù)可以提高預(yù)測性能[2]，這也意味著更沉重的計算負擔(dān)，未來計算力將成為AI發(fā)展的較大瓶頸。在大數(shù)據(jù)時代，...
...的技術(shù)實踐》實錄。 北京一流科技有限公司將自動編排并行模式、靜態(tài)調(diào)度、流式執(zhí)行等創(chuàng)新性技術(shù)相融合，構(gòu)建成一套自動支持?jǐn)?shù)據(jù)并行、模型并行及流水并行等多種模式的分布式深度學(xué)習(xí)框架，降低了分布式訓(xùn)練門檻、極...
...作者也用兩個Telsa K80卡（總共4個GK210 GPU）來評估多GPU卡并行的性能。每種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型均選擇了一個小型網(wǎng)絡(luò)和大型網(wǎng)絡(luò)。該評測的主要發(fā)現(xiàn)可概括如下：總體上，多核CPU的性能并無很好的可擴展性。在很多實驗結(jié)果中，使用16...
...HPC）資源的內(nèi)存和計算能力的優(yōu)勢，通過利用分布式數(shù)據(jù)并行并在訓(xùn)練期間增加有效批尺寸來解決訓(xùn)練耗時的問題 [1]，[17]– [20]。這一研究往往聚焦于計算機視覺，很少涉及自然語言任務(wù)，更不用說基于 RNN 的語言模型了。由于...
...的訓(xùn)練更快嗎？我的核心觀點是，卷積和循環(huán)網(wǎng)絡(luò)很容易并行化，特別是當(dāng)你只使用一臺計算機或4個GPU時。然而，包括Google的Transformer在內(nèi)的全連接網(wǎng)絡(luò)并不能簡單并行，并且需要專門的算法才能很好地運行。圖1：主計算機中...
...擁有海量的矩陣運算，所以這就要求 MATLAB 能高效地執(zhí)行并行運算。當(dāng)然，我們知道 MATLAB 在并行運算上有十分雄厚的累積，那么在硬件支持上，目前其支持 CPU 和 GPU 之間的自動選擇、單塊 GPU、本地或計算機集群上的多塊 GPU。...
...算的Debug非常有用。分布式TensorFlow在0.8版本推出，提供了并行計算支持，可以讓模型的不同 部分在不同設(shè)備上并行訓(xùn)練。TensorFlow在斯坦福大學(xué)，伯克利學(xué)院，多倫多大學(xué)和Udacity（2016年3月成立的在線學(xué)校）均有教學(xué)。TensorFlow的...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
