今天来看一篇工程优化文章，关于如何在多块GPU上训练大模型，作者Lilian Weng现为OpenAI应用人工智能研究负责人，主要从事机器学习、深度学习和网络科学研究。原文链接：How to Train Really Large Models on Many GPUs?Training ParallelismData ParallelismDP最朴素的方法是复制相同的模型权重参数到多个worker
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2024-05-13 13:32:17
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速览原文是用于transformer 训练时的显存优化，但里面很多方法cnn等网络都适用，本文从中节选了部分通用(transformer, cnn)的一些显存优化方法,下面表格对各类方法进行简单的总结：方法简介1.梯度累加小batch_size训练: 显存占用少，速度慢，收敛慢，效果差，梯度下降算法在batch小时更敏感大batch_size训练: 显存占用大，速度快，收敛
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2024-04-03 10:01:01
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BIM，即Building Information Modeling，就是建筑行业中经常提及到的建筑信息模型，如今BIM被广泛运用到建筑行业中，在设计、施工、运营阶段都给设计行业带来了效率上的提升。BIM应用对电脑的运行能力要求较高，主要包括了数据运算能力、图形显示能力、信息处理等几个方面。Revit软件是为建筑信息模型(BIM)构建的，Revit是我国建筑业BIM体系中使用最广泛的软件之一。Re
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2024-09-14 08:37:25
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三种内存AGP内存，显卡本地内存，系统内存，其中我们都知道显卡本地内存就是显存，系统内存就是咱那内存条，那这AGP内存是个啥玩意啊？其实是因为在以前显卡内存都很小，那时还是在显存是16M，32M为主流的时候，如果你运行一个需要很多纹理的3D程序，那么显存一会就不够用了，那该咋办呢？只好问系统内存借点用用了！这就是
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2024-09-13 21:47:01
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我使用的是qqwweee/keras-yolo3的代码，代码地址目前用于做某个设备的工业化检测，实现召回率98%以上，误检在2%左右，已满足应用需求。解决了4个问题：1.多GPU训练问题；2.多GPU训练速度慢的问题；3.单GPU无法加载多GPU跑出的加载权重问题；4.Pretrain训练收敛速度慢的问题。1.多GPU训练问题参考的是这篇文章①首先在train.py的def _main()里，加上
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2024-04-14 13:02:14
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目录1. Anaconda的简介、安装及配置1.1 Anaconda简介1.2 Anaconda安装1.2.1 安装包的下载1.2.2 软件安装1.3 Anaconda使用操作简介1.3.1 软件的简单操作介绍1.3.2 notebook简单的操作介绍1.4 Anaconda的一些配置1.4.1 为Anaconda添加国内镜像源1.4.2 notebook默认工作路径的修改2. GPU深度学
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2024-07-22 12:53:25
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深度学习中 GPU 和显存分析深度学习最吃机器，耗资源，在本文，我将来科普一下在深度学习中：何为“资源”不同操作都耗费什么资源如何充分的利用有限的资源如何合理选择显卡并纠正几个误区：显存和GPU等价，使用GPU主要看显存的使用？Batch Size 越大，程序越快，而且近似成正比？显存占用越多，程序越快？显存占用大小和batch size大小成正比？0 预备知识nvidia-smi是Nvidia显
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2024-08-21 11:29:21
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1 常用GPU显存不足时的各种Trick1）监控GPU2）估计模型显存3）显存不足时的Trick4）提高GPU内存利用率2 数据处理及算法角度提高利用率1 常用GPU显存不足时的各种Trick1）监控GPU 监控GPU最常用的当然是nvidia-smi，但有一个工具能够更好的展示信息：gpustatnvidia-smi
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2023-10-30 13:55:57
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什么是双核处理器呢?双核处理器背后的概念蕴涵着什么意义呢?本文将这两个方面来为大家详细进行解答... 什么是双核处理器呢?双核处理器背后的概念蕴涵着什么意义呢?简而言之，双核处理器即是基于单个半导体的一个处理器上拥有两个一样功能的处理器核心。换句话说，将两个物理处理器核心整合入一个核中。企业IT管理者们也一直坚
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2024-09-22 11:25:33
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最经有好几个朋友问过我做3Dmax室内效果图要配个电脑，问我需要什么配置，个人解释下电脑各个硬件配置对3Dmax的影响。首先要做3Dmax就要建模，建模模型大小面数多少对电脑的显卡显存和显存宽位很重要，还有内存，个人认为内存价格并不贵，可以直接上8G DDR3内存条组成双通道。显卡方面，也许你会说3Dmax渲染室内静态图又用不到显卡，核显就行了吧，那我就告诉你吧，当你建模模型很大模型面数很多的时候
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2024-06-02 10:47:14
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超参数什么是超参数，参数和超参数的区别区分两者最大的一点就是是否通过数据来进行调整，模型参数通常是有数据来驱动调整，超参数则不需要数据来驱动，而是在训练前或者训练中人为的进行调整的参数。例如卷积核的具体核参数就是指模型参数，这是有数据驱动的。而学习率则是人为来进行调整的超参数。这里需要注意的是，通常情况下卷积核数量、卷积核尺寸这些也是超参数，注意与卷积核的核参数区分。神经网络中包含哪些超参数？用于
原标题：电脑内存条选两条8G的还是一条16G？都有什么区别呢？或者说都有哪些作用在使用同等规格内存的情况下，我还是建议尽量选择两条8G内存，因为这样可以组成双通道内存从而提升内存带宽，同频率的内存情况下，如果组成双通道内存带宽直接翻倍，可以有效提高内存乃至整个系统的性能，但是如果只有单条16G内存就无法做到这一点，内存带宽仅仅是双通道的一半。对于内存来说最重要的仍然是容量，只要容量足够的情况下，频
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2024-06-02 10:25:22
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tensorflow使用多个gpu训练 关于多gpu训练,tf并没有给太多的学习资料，比较官方的只有：tensorflow-models/tutorials/image/cifar10/cifar10_multi_gpu_train.py但代码比较简单，只是针对cifar做了数据并行的多gpu训练，利用到的layer、activation类型不多，针对更复杂网络的情况，并没有给出指导。
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2024-02-26 22:47:22
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一 只进行推理 全精度llama2 7B最低显存要求：28GB 全精度llama2 13B最低显存要求：52GB 全精度llama2 70B最低显存要求：280GB16精度llama2 7B预测最低显存要求：14GB 16精度llama2 13B预测最低显存要求：26GB 16精度llama2 70B预测最低显存要求：140GB8精度llama2 7B预测最低显存要求：7GB 8精度llama2
本系列文章，主要参考b站教程CUDA 编程入门: 8 小时掌握 GPU 计算 本部分是p1-p4部分的内容的总结1.CUDA编程基础1.1 CUDA程序架构下图是调用CUDA的核函数来执行并行计算 1.CUDA编程模型是一个异构模型，需要CPU和GPU协同工作 2.在CUDA中，host和device是两个重要的概念，我们用host指代CPU及其内存，而用device指代GPU及其内存 3.ker
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2024-10-26 10:10:45
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模拟Linux进程博主第一次写博客，不足的地方还请见谅！ 文章目录模拟Linux进程前言一、使用工具二、使用步骤1.创建相应的结构体2.源程序三、总结 前言正在学习操作系统，处于需要，便用c语言模拟了一下。一、使用工具博主在这里用的是Dev C++这款软件，如有需求可以私信找博主。呐，我一定会及时回复的哟！二、使用步骤1.创建相应的结构体代码如下：#include<stdio.h>
深度学习怎么跑代码？从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，今天怎么教大家免费使用GPU跑深度学习代码。深度学习怎么跑代码？Colabortory是一个jupyter notebook环境，它支持python2和python3，还包括TPU和GPU加速，该软件与Google云盘硬盘集成，用户可以轻松共享项目或将
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2024-05-09 15:42:24
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1. 什么是虚拟内存？在处理复杂项目时（例如导入非常大的模型时），Lumion 有时可能会耗尽显卡内存和系统内存。如果发生这种情况，它将开始使用虚拟内存。这种内存类型依赖于在上述内存全部使用时在硬盘上分配一些空闲空间用于虚拟存储。对于更复杂的项目，Lumion 建议至少 50GB 和最高 150GB。注意：虚拟内存将占用所选驱动器中的空间量。因此，请确保有足够的可用空间用于增加。如果您选择了 Do
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2024-03-18 08:49:14
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在几乎所有的 LLM 面试中，有一个问题总是会被提及：“**为大模型提供服务需要多少 GPU 显存？**”
这不仅仅是一个随机的问题——它是一个关键指标，反映了你对这些强大模型在生产环境中部署和可扩展性的理解程度。
当你使用 GPT、LLaMA 或任何其他 LLM 时，了解如何估算所需的 GPU 内存是至关重要的。无论你是在处理一个 70 亿参数的模型，还是更大的模型，正确地配置硬件以支持这些模型
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2024-09-20 17:37:45
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GxBlender能对3D仿真程序进行自动融合处理。但对于立体显示同样是没问题的。要实现120HZ主动立体融合器，竟然变得如此简单。我们知道，NVidia的3DVision Surround技术可以支持多达3个高清显示器输出，实现120HZ的主动立体，先看看厂家的广告：在三台 1080P 投影上探索 3D 游戏，享受扣人心弦的体验先进的NVIDIA®(英伟达™)软件无需专门的游戏补丁，可将500款
