常见多GPU使用方法在训练模型中，为了加速训练过程，往往会使用多块GPU设备进行并行训练（甚至多机多卡的情况）。如下图所示，常见的多GPU的使用方法有以下两种（但不局限于以下方法）：
model parallel，当模型很大，单块GPU的显存不足以放下整个模型时，通常会将模型分成多个部分，每个部分放到不同的GUP设备中（下图左侧），这样就能将原本跑不了的模型利用多块GPU跑起来。但这种情况，一般不
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2023-08-13 22:14:11
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# PyTorch CPU并行计算入门
PyTorch是一个强大的深度学习框架，广泛应用于各种机器学习任务。虽然很多人熟悉在GPU上进行并行计算，但在某些情况下，比如缺乏GPU资源时，CPU并行计算也是一种有效的选择。本文将介绍如何利用PyTorch在CPU上实现并行计算，带您了解并行计算的基础知识和代码示例。
## 什么是并行计算？
并行计算是一种计算模式，它将计算任务分解成多个子任务，并
原创
2024-10-21 04:40:40
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# 使用 PyTorch 实现元素并行计算
在深度学习的过程中，尤其是当处理大型数据集或模型时，通常需要进行元素并行计算。PyTorch 是一个灵活且功能强大的深度学习框架，可以通过分布式计算实现这一需求。本文将通过一个简单的示例，逐步教会你如何在 PyTorch 中实现元素并行计算。
### 流程概述
以下是实现元素并行计算的基本步骤：
| 步骤 | 描述
文章目录1 为什么要做并行计算2 CUDA是个啥3 做并行的方法3.1 **网络结构分布到不同的设备中(Network partitioning)**3.2 **同一层的任务分布到不同数据中**(**Layer-wise partitioning**)3.3 **不同的数据分布到不同的设备中，执行相同的任务(Data parallelism)**4 参考链接 在利用PyTorch做深度学习的过程
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2023-09-28 17:55:11
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# PyTorch模型并行计算框架入门指南
在深度学习中，模型并行计算是一种将大型模型分散到多个设备（如GPU）上进行训练的技术。这种方式能够显著提高训练速度，特别是当模型超大时。本文将逐步教你如何实现一个PyTorch模型并行计算框架。
## 流程概述
首先，我们将介绍实现模型并行计算的基本步骤，以下是步骤表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-29 04:52:12
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在深度学习与人工智能领域，PyTorch已成为研究者与开发者手中的利剑，以其灵活高效的特性，不断推动着新技术的边界。对于每一位致力于掌握PyTorch精髓的学习者来说，深入了解其核心操作不仅是提升技能的关键，也是迈向高级应用与创新研究的必经之路。本文精心梳理了PyTorch的核心操作，这不仅是一份全面的技术指南，更是每一个PyTorch实践者的智慧锦囊，建议收藏！1、张量创建和基本操作1.1 张量
在这篇博文中，我将详细阐述如何在 PyTorch 中实现多 GPU 并行计算的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施以及监控告警。
## 多GPU并行计算过程中如何合理备份
在多 GPU 并行计算时，备份策略至关重要。我们可以通过甘特图来计划备份周期和时间安排，确保计算过程中数据的安全性。以下是一个示例甘特图：
```mermaid
gantt
title 备份策略计划
为什么要使用多GPU并行训练简单来说，有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“，多GPU并行训练是不可或缺的技能。常见的多GPU训练方法：1.模型并行方式：如果模型特别大，GPU显存不够，无法将一个显存放在GPU上，需要把网络的不同模块放在不同GPU上，这样可
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2023-09-26 11:17:00
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master/docs/1.0/blitz_data_parallel_tutorial.md https://blo
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2020-08-03 15:30:00
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Python并行计算的优越性——提高计算效率的最佳选择对于许多计算机科学家和数据科学家来说，提高计算效率一直是最热门的话题之一。并行计算是一种技术，可以用来加速计算过程，使其更加高效、快速。在众多的编程语言中，Python是最受欢迎的之一。在Python中，有着一些非常优秀的并行计算库，可以帮助程序员们更加容易地实现并行计算，提高计算效率。下面我们一起来探讨一下Python的并行计算库。什么是并行
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2023-08-21 11:00:55
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计算机的并行处理技术概括起来主要有以下三种形式：1.时间并行 时间并行指时间重叠，在并行性概念中引入时间因素，让多个处理过程在时间上相互错开，轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个部分，以加快硬件周转而赢得速度。 时间并行性概念的实现方式就是采用流水处理部件。这是一种非常经济而实用的并行技术，能保证计算机系统具有较高的性能价格比。目前的高性能微型机几乎无一例外地使用了流水技术。2.空间并行 空
1.计算科学与并行计算的提出
随着计算机和计算方法的飞速发展，几乎所有的学科都走向定量化和精确化，从而产生了一系列诸如计算物理、计算化学、计算生物学、计算地质学、计算气象学和 计算材料科学等的计算科学，在世界上逐渐形成了一门计算性的学科分支，即计算科学与工程，简称为CSE(Computational Science & Engineering)。当今，
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2024-02-03 15:45:24
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python的multiprocessing包是标准库提供的多进程并行计算包，提供了和threading（多线程）相似的API函数，但是相比于threading，将任务分配到不同的CPU，避免了GIL（Global Interpreter Lock）的限制。下面我们对multiprocessing中的Pool和Process类做介绍。Pool采用Pool进程池对任务并行处理更加方便，我们可以指定并
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2023-07-11 19:20:11
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主要并行计算机类型：并行向量机– Parallel Vector Processor对称多处理机– Symmetric Multiprocessor大规模并行处理机– Massively Parallel Processor分布共享存储多处理机– Distributed Shared Memory集群或集群系统– Cluster，Cluster of Workstation并行方式：数据并行（分解
原创
2015-03-03 22:11:02
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1.为什么需要并行计算来排序对于大型互联网应用中经常面临对上亿大数据的排序处理等需求，并且上亿大数据量的排序处理能力也是检验分布式系统的计算能力的经典指标之一。通常在单台计算机上的排序算法有插入排序、快速排序、归并排序、冒泡排序、二叉树排序等等。但是如果是上亿规模的数据，也就是大概G以上数量级的排序。超出了单台计算机内存和CUP的能力，实现起来很困难。为了实现上亿的大数据量快速排序，需要考虑利用多
原创
2022-12-06 09:06:26
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20世纪60年代初期, 由于晶体管以及磁芯存储器的出现, 处理单元变得越来越小, 存储器也更加小巧和廉价。这些技术的发展促进了并行计算机的产生。到80年代蓬勃发展和百家争鸣，再到90年代体系结构框架趋于统一，并行计算机得到突破性的发展。现代计算机的发展历程可以分为2个时代：串行计算时代和并行计算时代。并行计算是在串行计算的基础上发展起来的。并行计算将一项大规模的计算任务交由一组相同的处
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2023-12-13 09:53:48
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目录前言一、Pytorch多GPU并行训练的两种方式1、DataParallel(DP)2、DistributedDataParallel(DDP)二、查看显卡资源&将数据放入GPU中1.查看显卡资源2、将数据放到GPU上三、 使用DataParallel进行多GPU训练1、导入库2、声明GPU3、定义网络4、定义网络参数最重要的！！！在这里把模型放到GPU里！！！ 总结前言&n
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2023-09-18 20:20:31
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Spark1、简介2、四大特性2.1 高效性2.2 易用性2.3 通用性2.4 兼容性3、生态架构3.1 Spark Core3.2 Spark Streaming3.3 Spark SQL3.4 Spark MLlib3.5 GraphX4、运行模式 1、简介Apache Spark是一个开源的、强大的、分布式的并行计算框架，是一个实现快速通用的集群计算平台，用于大规模数据处理的统一分析引擎。
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2023-08-10 09:56:46
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python并行运算库 HiPlot is Facebook’s Python library to support visualization of high-dimensional data table, released this January. It is particularly well known for its sophisticated interactive paralle
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2024-08-06 20:36:38
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并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多台计算机协同合作解决计算问题的过程，其主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。 图1：计算原理 并行计算是相对于串行计算——即在单个计算机(具有单个中央处理单元)上执行的操作，所提出的。具体的说，并行计算是在多台(并行)计算机上将一个应用任务分解成多个子任务，分配给不同的处理器，各个处理器之间相互协同，同时执行子任务的过
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2023-08-10 17:55:28
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