本文介绍最简单的pytorch分布式训练方法：使用torch.nn.DataParallel这个API来实现分布式训练。环境为单机多gpu，不妨假设有4个可用的gpu。一、构建方法使用这个API实现分布式训练的步骤非常简单，总共分为3步骤： 1、创建一个model，并将该model推到某个gpu上（这个gpu也将作为output_device，后面具体解释含义），不妨假设推到第0号gpu上，d
分布式事务实战方案汇总1. 最终一致性1.1 本地事务表 + 轮询补偿交互流程场景：重构业务新老系统双写库同步项目背景分布式事务设计方案场景Q&A场景：第三方认证核验项目背景分布式事务设计方案场景Q&A1.2 本地事务表 + 事务消息交互流程场景：分库分表路由字段绑定项目背景分布式事务设计方案场景Q&A1.3 TCC（Try-Commit-Cancel）交互流程场景：积分商
DiSCo-SLAM: Distributed Scan Context-Enabled Multi-Robot LiDAR SLAM With Two-Stage Global-Local Graph Optimization结论：该分布式激光雷达协同SLAM 仅需要较小的通信带宽Scan Context descriptors解决-该描述符有效地描述了环境-及高效地数据交换—《Scan con
一、内部方法网络结构的选择比如 CNN 与 RNN，前者更适合并行架构优化算法的改进：动量、自适应学习率减少参数规模比如使用 GRU 代替 LSTM参数初始化Batch Normalizationmini-batch 的调整二、外部方法GPU 加速数据并行模型并行混合数据并行与模型并行CPU 集群GPU 集群如下图所示（如借用的）这里重点讲解外部加速方法，旨在阐述训练大规模深度学习模型时的分布式计算思想：具体来讲：首先，介绍了分布式计算的基本概念，以及分布式计
原创
2021-07-11 15:46:15
629阅读
# 深度学习分布式训练
在深度学习领域中，大部分的模型训练都需要大量的计算资源和时间。为了加快模型训练的速度，可以采用分布式训练的方法，将计算任务分配给多台计算机同时进行计算。其中，Ray是一个适用于分布式训练的开源框架，它提供了简单而高效的API，可以方便地实现分布式训练任务。
## Ray框架简介
Ray是由UC伯克利分校RISELab开发的一个快速和简单的分布式执行框架。它提供了并发性
2.1 如何运行 官方给出的 Hovorod 运行范例之一如下：horovodrun -np 2 -H localhost:4 --gloo python /horovod/examples/tensorflow2/tensorflow2_mnist.py 这里 -np 指的是进程的数量，localhost:4表示localhost节点上4个GPU。注意，如果虚拟机只有一个核。想要强行地达到并行的
分布式训练可以极大的提升深度学习模型的训练效率，节约训练时间，本文介绍了分布式训练的常见策略，以及基于Pytorch框架的分布式实现方式，可以帮助算法工程师在工作中更好的理解并使用分布式训练方式。
推荐
原创
2021-08-03 10:42:09
3255阅读
1. 为什么需要分布式训练 随着人工智能与深度学习的发展，大规模和超大规模的模型越来越受到业界的推崇。以NLP行业为例，从最开始的Bert-base只有1亿左右的参数量，到千亿级别的GPT-3，再到今...
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2021-08-03 10:37:00
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作者 | 杨阳 整理 | NewBeeNLP
在深度学习时代，训练数据特别大的时候想要单卡完成训练基本是不可能的。所以就需要进行分布式深度学习。在此总结下个人近期的研究成果，欢迎大佬指正。主要从以下几个方面进行总结：分布式训练的基本原理TensorFlow的分布式训练PyTorch的分布式训练框架Horovod分布式训练1、分布式训练的基
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2022-06-21 17:45:21
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文章目录分布式概述分布式集群两个特点两大能力微服务多线程高并发 分布式概述分布式分布式（distributed）是为了解决单个物理服务器容量和性能瓶颈问题而采用的优化手段，将一个业务拆分成不同的子业务，分布在不同的机器上执行。服务之间通过远程调用协同工作，对外提供服务。 该领域需要解决的问题极多，在不同的技术层面上，又包括：分布式缓存、分布式数据库、分布式计算、分布式文件系统等，一些技术如MQ、
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2023-09-06 15:26:45
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学习hadoop分布式计算框架，打造大数据处理能力如果你是一位数据工程师或者数据分析师，你一定会遇到这样的问题：当你处理的数据量越来越大时，你的电脑会变得越来越慢，甚至会崩溃。你是否曾经遇到过需要处理超大文件的问题？你是否对于如何处理海量数据感到困惑？现在有一个好消息要告诉你，我们推出了《hadoop分布式计算框架训练营》，帮助你解决这些问题！“Hadoop分布式计算框架训练营”是一门全面深入的大
分布式训练 其实分布式和单机多卡在逻辑上没有什么区别，只不过读数据之前从磁盘读取，现在换成了从网络读取；交换梯度之前通过内存处理，现在通过网络交换梯度。 下面是一个具体样例，看看分布式如何减少跨机器的通讯。 现在本机将梯度加起来，在进行发送。 这个就是epoch和batch_size有一个权衡... ...
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2021-10-04 09:07:00
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分布式训练 其实分布式和单机多卡在逻辑上没有什么区别，只不过读数据之前从磁盘读取，现在换成了从网络读取；交换梯度之前通过内存处理，现在通过网络交换梯度。 下面是一个具体样例，看看分布式如何减少跨机器的通讯。 现在本机将梯度加起来，在进行发送。 这个就是epoch和batch_size有一个权衡... ...
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2021-10-04 09:07:00
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前言在面试的时候，尝尝会被问到分布式一些相关的问题，比如如何确保在分布式环境下 session 一致，分布式 ID 等等。一致性Hash 算法解决hash 冲突的方法：开放寻址法：1放进去了，6再来的时候，向前或者向后找空闲位置存放，不好的地⽅，如果数组⻓度定义好了⽐如10，⻓度不能扩展，来了11个数据，不管Hash冲突不冲突，肯定存不下这么多数据拉链法：数据⻓度定义好了，怎么存储更多内容呢，算好
主要从以下几个方面进行总结：分布式训练的基本原理TensorFlow的分布式训练PyTorch的分布式训练框架Horovod分布式训练1、分布式训练的基本原理无论哪种机器学习框架，分布式训练的基本原理都是相同的。本文主要从 并行模式、架构模式、同步范式、物理架构、通信技术 等五个不同的角度来分类。1.1 并行模式分布式训练的目的在于将原本巨大的训练任务拆解开撑多个子任务，每个子
论文：https://arxiv.org/pdf/1811.05233.pdf译文：大规模分布式SGD：瞬间训练完基于ImageNet的ResNet50摘要由于大mini-batch训练的不稳定性（为什么不稳定？），和梯度同步的开销，深度学习分布式训练很难线性扩展到拥有大量GPU的集群。我们通过控制batch_size和label smoothing（这是什么意思？），来解决不稳定性。通过2D-T
1.map reduce 计算模型 介绍：关键流程图示意： 2.shuffle过程介绍：https://www.zhihu.com/question/27593027简单流程图： 2.spark使用感想spark 用yarn安装参考： spark编程感想--理解spark的RDD编程快速的实现spark应用，可以从数据流入手，首先写一下输入和预期输出的数据格
23年1月论文“Systems for Parallel and Distributed Large-Model Deep Learning Training“， 来自UCSD。深度学习（DL）已经改变了各种
人工智能学习离不开实践的验证，推荐大家可以多在FlyAI-AI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。目录简介构建步骤实现方式Demo演示一、简介1. 使用单台机器或者单个GPU/CPU来进行模型训练，训练速度会受资源的影响，因为毕
