## Horovod 架构简介
Horovod 是一种用于分布式深度学习的开源框架，由Uber于2017年发布。Horovod 旨在通过在多个 GPU 上进行数据并行处理来加速训练过程。Horovod 架构基于MPI（Message Passing Interface）协议，使得在大规模集群上训练深度学习模型更加高效和简单。
### Horovod 架构
Horovod 的架构主要包括以下几
原创
2024-02-24 07:55:54
46阅读
架构Horovod主要由数据通信层、通信控制层、深度学习框架接口层、启动层四部分组成。其中启动层通过horovodrun或mpirun启动训练进程，之后每个训练进程通过调用TensorFLow、PyTorch、MXNet等框架（python train.py）进行单个结点的数据输入、参数更新，在每个进程完成一个或多个batch计算后，得到的Tensor（参数）通过MPI或GLoo控制进行ring
原创
2024-03-05 13:53:37
50阅读
今天在跑spellGCN的时候发现需要安装horovod，但是安装过程并不是很顺利，我这里分享一下
原创
2022-08-12 08:22:46
261阅读
硬件在环（HiL）仿真测试系统，目的是对新能源汽车 VCU 进行全面深入的功能测试、故障 测试及极限工况测试，并辅助工程师对测试结果分析验证、故障再现，提高测试验证及分析的手段。HiL 测试系统整体架构如下图所示，主要包含三层内容，第一层次为 HiL 测试系统软硬件 架构，主要包括 HiL 测试系统的硬件设备、实验管理软件、被测控制器等；第二层次为 HiL 测 试系统开发，在第一层次软硬件架构的基
转载
2023-12-20 19:19:40
88阅读
https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples/blob/master/TensorFlow/LanguageModeling/BERT/run_pretraining.py
原创
2022-07-19 11:55:49
80阅读
pytorch这两年越来越流行，定义网络结构简单，而且还很直观灵活，数据加载快。一、安装登陆pytorch官网。选择合适的环境：运行安装命令：pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip3 install https://download.pytorch.org/
转载
2023-08-30 10:55:40
68阅读
https://www.cnblogs.com/ywheunji/p/12298518.html
原创
2021-04-22 20:24:06
1167阅读
概念Hook函数机制：不改变主体，实现额外功能，像一个挂件一样将功能挂到函数主体上。hook的出现与pytorch动态图运算机制有关，pytorch在每一次运算结束后，会将中间变量释放，以节省内存空间，这些会被释放的变量包括非叶子张量的梯度，中间层的特征图等。但有时候，我们想可视化中间层的特征图，又不能改动模型主体代码。但是，我们往往想要提取这些中间变量（如“提取”特征图，“提取”非叶子张量的梯度
转载
2024-01-30 05:52:40
45阅读
# Horovod：分布式深度学习的加速利器
## 概述
在深度学习领域，训练大规模模型和大数据集的时间成本非常高昂。为了解决这个问题，分布式训练成为一种常用的技术。Horovod是一个可扩展的深度学习框架，可以在多个计算节点上并行训练神经网络模型。本文将介绍如何在Python 3.6上使用Horovod和TensorFlow进行分布式训练。
## 安装Horovod
在使用Horovod
原创
2023-07-14 05:05:05
146阅读
深度学习入门笔记（十五）：深度学习框架1、深度学习框架自从学习了深度学习之后，你应该发现了需要学习的东西很多，并且差不多已经开始从零学习了使用 Python 和 NumPy 实现深度学习算法，这样很好，因为理解这些深度学习算法实际上到底是在做什么。但你会发现，除非应用更复杂的模型，例如卷积神经网络，或者循环神经网络，或者开始应用很大的模型，否则它就越来越不实用了，至少对大多数人而言，从零开始全部
不同的Pytorch需要安装不同版本的horovod，否则horovod安装失败的时候提示的错误信息你都不知道到底是什么原因。。 我自己实测了几个版本，记录如下： Pytorch Horovd 1.7.1+cu101 0.19.5 1.8.1+cu102 0.22.1 后续会持续更新
原创
2021-11-05 09:58:45
1272阅读
linux-aarch64 编译安装tensorflow1. 明确版本2. 管理版本3. 编译安装Bazel-0.24.13.1 pip安装python相关包3.2 编译Bazel4. 编译tensorflow1.14.04.1 源码下载4.2 设置编译参数4.3 编译tensorflow4.3.1 依赖下载失败4.3.2 C++ compilation of rule '@grpc//:gpr
转载
2024-04-01 15:39:32
222阅读
背景：最近想做一组图片的模型训练，需要用到tensorflow。已有机器配置Win10 64+Pycharm 64+python3.6 32。尝试下载tensorflow，接下来说说采坑历程和最终解决方案。 采坑历程：方法1：pip install tensorflow结果：两行红字，报错没有支持平台的tensorflow 方法2：到tensorflow下载网址https://
转载
2023-05-26 22:54:11
145阅读
Horovod是一个由Uber开源的第三方框架，它支持TensorFlow、PyTorch以及MXNet等主流的深度学习框架，可以轻松地实现高性能的分布式训练。
原创
2023-01-17 02:19:24
400阅读
本节中的代码大量使用『TensorFlow』分布式训练_其一_逻辑梳理中介绍的概念，是成熟的多机分布式训练样例一、基本概念Cluster、Job、task概念：三者可以简单的看成是层次关系，task可以看成每台机器上的一个进程，多个task组成job；job又有：ps、worker两种，分别用于参数服务、计算服务，组成cluster。同步更新各个用于并行计算的电脑，计算完各自的batch 后，求取
转载
2024-05-11 19:00:12
88阅读
随着大型语言模型（LLM）规模的不断扩大，从早期的BERT（数亿参数）到如今的GPT-5（万亿级参数），单卡训练已经成为
1. 引言：分布式训练在LLM时代的重要性随着大型语言模型（LLM）规模的不断扩大，从早期的BERT（数亿参数）到如今的GPT-5（万亿级参数），单卡训练已经成为不可能完成的任务。分布式训练技术应运而生，成为大模型开发的核心基础设施。2025年，分布式训练技术已经发展到相当成熟的阶段，各种优化策略和框架不断涌现，为大模型训练提供了强大的支持。本文将深入探讨两种主流的分布式训练技术：PyTorch的
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架，在业界得到了广泛应用。本系列将通过源码分析来带领大家了解 Horovod。接下来几篇介绍 horovod 如何运行在 spark 之上。本文是第八篇，介绍 horovod on spark 的总体架构。
原创
2021-07-02 10:13:02
390阅读
点赞
一、GitHub简介GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，只支持 Git 作为唯一的版本库格式进行托管，故名 GitHub。。git是一个开源的分布式版本控制系统，用以有效、高速的处理从很小到非常大的项目版本管理。除了Git代码仓库托管及基本的Web管理界面以外，还提供了订阅、讨论组、文本渲染、在线文件编辑器、协作图谱、代码片段分享等功能。。GitHub可以托管各种git
转载
2023-07-27 23:36:48
254阅读
一：什么是分布式框架？原理: 分布式系统就是若干个独立的系统的集合，但是用户用起来就是像在使用一套系统二：为什么要使用分布式系统?原因： 规模的逐步扩大和业务的复杂，单台计算机扛不住像双十一那样的流量 ，俗话说的好：三个臭皮匠，顶个诸葛亮三：应用架构的发展演变：1: 单一架构理解: 当网站的流量很小的时候，我们将所有的业务放到一台服务器上， 例如:打包运行公司管理系统，超市收银系统s优点: 开发简
转载
2024-04-11 20:20:56
36阅读
