标准 TensorFlow 基准套件，使用英伟达 Pascal GPU（从 1 块到 128 块）运行 Inception V3 和 ResNet-101 模型，与理想状态下的分布式计算（单 GPU 算力简单叠加...尽管这种方法可以提升表现，但我们仍然面临两大挑战： 确定工作线程与参数服务器的正确比例：一旦使用参数服务器，它就可能变成网络或计算的瓶颈。...用户可以利用消息传递接口（Message Passing Interface，MPI）实现，如 Open MPI，来启动 TensorFlow 程序的所有副本。...如图 6 所示，Horovod 的能力有大幅改进，我们不再浪费一半的 GPU 资源。事实上，使用 Inception V3 和 ResNet-101 模型进行缩放可以达到 88% 的计算效率。...我们正在开发为集群运行 Horovod 的参考设计，为此，我们希望与 MPI 社区和网络硬件供应商合作，开发安装 MPI 和相关驱动程序的说明。 2.
中国香港浸会大学褚晓文团队近日提交的论文对四种可扩展框架进行了横向评测（Caffe-MPI、CNTK、MXNet 与 TensorFlow）。...在英伟达高性能 DNN 库 cuDNN 的帮助下，CNTK，MXNet 和 TensorFlow 除了能在单 GPU 上实现高吞吐率之外，还能在多个 GPU 和多种机器之间实现良好的可扩展性。...本文扩展了我们之前的工作，尝试评估 4 个分布式深度学习框架（即 Caffe-MPI、CNTK、MXNet 和 TensorFlow）的性能。...我们的主要研究发现如下： 对于相对浅层的 CNN（例如 AlexNet），加载大量训练数据可能是使用较大 mini-batch 值和高速 GPU 的潜在瓶颈。有效的数据预处理可以降低这一影响。...在拥有 multiple GPU 的 S-SGD 当中，CNTK 不会隐藏梯度通信的开销。但是，MXNet 和 TensorFlow 将当前层的梯度聚合与前一层的梯度计算并行化处理。
英伟达推出的cuDNN是一个高性能DNN数据库，有了cuDNN，CNTK, MXNet 和TensorFlow 不仅在单GPU上实现了高的吞吐量，而且在多GPU和多机器上，也可以拥有很好的可扩展性。...这些框架提供了一个简便的方法，让用户可以开发DNN，并尝试优化相关的算法，通过使用硬件平台，比如多核CPU、多核GPU和多GPU以及多机器，来实现较高的吞吐量。...然而，由于不同厂商会有不同的实现方法，即使是在相同的硬件平台上训练相同的DNN，这些工具也展示了不同的性能。...总结 在这项工作中，我们评估了4个流行的分布式深度学习框架（Caffe-MPI, CNTK, MXNet 和 TensorFlow）的性能，通过在与56 Gbps InfiniBand连接的4个节点的密集...我们首先构建了性能模型来测量同步SGD的加速，包括Caffe-MPI, CNTK, MXNet 和 TensorFlow的不同实现。
本文是系列第十七篇，看看horovod 的容错机制。 我们依然用问题来引导学习。 问题是： 这些异常是 每个 worker 自动发出的吗？ 是 worker 们一起抛出异常吗？...弹性调度时，作业里的进程数量会随集群 workload 情况增减，所以作业必须是容错的，才能和调度系统配合，实现弹性调度。 其次，在源码的文档之中，有如下注释，我们可以看到容错具体思路。...import horovod.tensorflow as hvd @hvd.elastic.run 因此我们来到了 horovod/tensorflow/elastic.py。...# 抛出异常 raise HostsUpdatedInterrupt(all_update == HostUpdateResult.removed) 2.4 总结 因此我们可以回答文初的两个问题...： 这些异常是 每个 worker 自动发出的吗？
Mask R-CNN 模型有许多开源 TensorFlow 实现。...Horovod 包含 Tensor Fusion，它通过批量处理 Allreduce 数据通信，来高效地将通信与计算交错。 许多 ML 框架（包括 TensorFlow）都支持 Horovod。...消息传递接口 (MPI) 是广泛用于并行计算的聚合通信协议，在管理跨多个节点的一组训练算法工作进程中非常有用。 MPI 用于在多个节点上布置训练算法进程，并将每个算法进程与唯一的全局和本地排名相关联。...您可以在下方查看优化 AWS Samples Mask R-CNN 算法的示例结果。下图显示的聚合 mAP 指标几乎与之前的算法相同，不过收敛进展各不相同。 ? ?...结论 Amazon SageMaker 提供基于 Docker 的简化分布式 TensorFlow 训练平台，让您可以专注于您的 ML 算法而不会被从属的问题干扰，例如，基础设施可用性与可扩展性机制，以及并发实验管理
任务/目标 架构设计 PyTorch sclkiteam Tensorflow XGBoost.png chainer： 深度学习框架，基于Numpy和CuPy Python库 MPI：使用MPI来训练...基于消息传递的并行计算框架，MPI从数据存储节点读取需要处理的数据分配给各个计算节点=>数据处理=>数据处理 MXNet：深度学习的多层感知机为算法基础，数据集选用MNIST，用于训练和部署深度神经网络...（确保我们的模型在训练和预测过程中行为始终一致，转换过程在实验阶段和生产阶段必须相同） 2、训练ML模型 3、服务模型以进行在线预测或以批处理模式进行 4、监督模型的性能，并将结果UI展示(带有模型详细信息...5、Persistence agent负责把数据从k8s master的Etcd（为一个高可用强一致性的服务发现存储仓库，主要用于共享配置和服务发现）中sync到后段服务的关系型数据库中，其实现的方式与...此外，KFServer是在 KServe 中使用预测 v1 协议实现的 Python 模型服务运行时， MLServer使用 REST 和 gRPC实现了预测 v2 协议。
目前我们已经知道，Horovod 可以把 Tensorflow等深度学习框架和MPI紧密结合起来，那么为什么要再把 spark 整合进来呢？整合的意义在哪里？...整合之后，可以让整个特征处理和训练流程都统一在 spark 环境内，从而实现更好的分布式训练和数据传输。 MPI集群的任务成功率并不高，如果某个任务失败，往往需要重启整个MPI集群。...为了保持核心架构一致性，Spark依然使用JVM作为核心，核心功能依然基于JVM，其中包括：申请计算资源，管理/分配task，driver与executor之间的通信等等。...这样相当于： Spark变成容器进行计算资源的调度； Tensorflow或者Torch来训练模型; mpi来在各个 Executor 之间做交互做 all-reduce，从而更新梯度等； 这样就充分利用了已有的大数据体系的数据和计算特性...我们可以大致了解其架构。 但是因为这部分实在复杂，所以单凭这一幅图很难了解其实现，所以我们需要做深入研究。 ? 首先我们看看 Driver 的特点。
前向传播输出的预测值会同真实值 label 进行对比之后，使用损失函数计算出此次迭代的损失； 把这个损失进行反向传播，送入神经网络模型中之前的每一层进行反向梯度计算，更新每一层的权值矩阵和bias； 深度学习框架帮助我们解决的核心问题之一就是反向传播时的梯度计算和更新...如果不用深度学习框架，就需要我们自己写方法以进行复杂的梯度计算和更新。 1.2 Tensorflow Optimizer Tensorflow的底层结构是由张量组成的计算图。...给定一个计算图, TensorFlow 使用自动微分 (反向传播) 来进行梯度运算。...: # Future TensorFlow versions _LegacyOptimizer = None 可以看到，对于 TensorFlow 1.x，我们后续使用的基础是...所以 Horovod 梯度更新部分的实现并不是基于计算图的实现，而是使用 hvd.DistributedGradientTape。
为了解决目前在云原生 AI 场景下的成本高，资源利用率低等问题，TKE AI 团队在 Kubeflow 社区中推动了弹性训练特性的设计与实现。...在这一文章中，我们主要介绍了数据并行的分布式训练任务的弹性能力在 Kubernetes 上的设计与实现。并且通过实验的方式验证了特定的场景下，在保证训练精度的同时，这一特性能够使成本降低 70%。...背景 首先我们简要回顾一下深度学习的模型训练。这里所说的训练，指的是利用数据通过计算梯度下降的方式迭代地去优化神经网络的参数，最终输出网络模型的过程。...在这个过程中，通常在迭代计算的环节，会借助 GPU 进行计算的加速。相比于 CPU 而言，可以达到 10-100 倍的加速效果。...更进一步地，结合弹性训练与集群调度，有更多的可能性可以探索。
4.1 参数服务器劣势 尽管参数服务器可以提升表现，但仍然面临几个问题： 确定工作者与参数服务器的正确比例：如果使用一个参数服务器，它可能会成为网络或计算瓶颈。...我们在这四个进程中对梯度进行一次 MPI_AllReduce。 根据 MPI_AllReduce 的语义，所有参与计算的进程都有结果，所以梯度就完成了分发。...所以，MPI_AllReduce 的语义可以很好地解决深度学习中梯度同步的问题。但是到底能不能使用它，还是要看下层的实现对这一场景是否足够友好。...0x05 ring-allreduce 百度提出使用新算法来平均梯度，取消 Reducer，并让这些梯度在所有节点之间交流，这被称为 ring-allreduce，他们使用 TensorFlow 也实现了这种算法...百度将高性能计算引入深度学习：可高效实现模型的大规模扩展 tensorflow分布式源码解读4：AdamOptimizer 机器学习中的并行计算 分布式机器学习（上）-并行计算与机器学习 分布式机器学习
我们可以通过 TensorFlow 的官方 Benchmark 了解一番。...在分布式计算中，一般我们可以将不同的计算机视为不同的计算节点，它们通过互联网相连而组成整个计算集群。现在重要的就是找到一种方法将计算力与模型训练相「结合」，也就是分布式策略。...它们是最常见的分布式训练方法，TensorFlow、PyTorch 等框架都可以直接调用这几种模式。 ?...同时，它们带来了超过 8 倍的缩放效率（图 1、2）。这些梯度缩减策略与计算平台无关，并且不对节点的连通网络拓扑结构进行任何假设。 ?...本质上来说，每一个 MPI 等级根据它的计算依赖性图对节点进行上色，其中节点就等于梯度张量。然后，我们就能根据不同的颜色将梯度张量分组（如图 4 所示）。
不过，此前的MPI主要采用的是标准RBGα表示法，简单说就是把图像转换成RGBα平面，以进行后续的计算。 这样做的局限性在于，其表示出的物体外观仅与漫反射表面有关，与视角无关。...这就极大地限制了MPI可以捕捉的物体和场景类型。 为此，来自泰国科学技术研究所VISTEC的研究人员提出：将每个像素的参数转化为基函数的系数，进行线性组合，并以此创建与视图相关的效果模型。...而给定预先计算好的图像，就可以在OpenGL/WebGL的片段着色器中实现上述公式1，实现捕获场景的实时渲染。 实验结果 有NeRF珠玉在前，NeX具体到数据上，到底有怎样的提升？...在运行时间方面，输入17张分辨率为1008×756的照片，批量大小为1的情况下，使用单个英伟达V100训练，NeX的耗时大概为18小时。 使用WebGL，此场景可以以每秒60帧的速度被渲染出来。...并行®AI云面向AI深度学习和高性能计算，提供A100、V100、T4等丰富的云算力资源；预置TensorFlow、PyTorch等环境，开箱即用；三线专家团队7*24小时在线提供多元化服务，助开发者提升科研效率
1.1 MPI MPI(Message Passing Interface) 是一种可以支持点对点和广播的通信协议，具体实现的库有很多，使用比较流行的包括 Open Mpi， Intel MPI 等等。...由于消息传递程序设计要求用户很好地分解问题，组织不同控制流间的数据交换，并行计算粒度大，特别适合于大规模可扩展并行算法。 MPI 是基于进程的并行环境。...Mpi-operator 可以做到开箱即用，但是在生产集群的应用，面对一些固定场景和业务的时候会有一定的限制。 我们看看其 Dockerfile，可以看到安装了 MPI，hovorod 等等软件。...Controller做的事情主要包括： 实现event handler处理资源的CURD操作 在event handler，可以使用workqueue类库实现相同资源对象的连续event的去重，...Informer 的作用是 监听apiserver中特定资源变化，然后会存储到一个线程安全的local cache中，最后回调我们自己实现的event handler 这里基本看名字就可以确认其作用。
在引擎层的计算框架模块中，包含了当前 Light 支持的计算框架 Tensorflow/TTensorflow 和 Pytorch/TPytorch，广告推荐当前使用的是 Tensorflow 框架进行训练...对于整型特征 Hash，可以用 GPU 来实现 atoi 的过程，但由于 string 特征本来的地址已经是离散的，无法使用和整数特征相同的方式来做优化；因此，我们通过 custom OP 的方式，使用...使用 graph_meta.python 代码构图的训练模式 使用这种配置模式构图时，用户可以直接使用 python 编程语义，继承框架定义的 ModelBuilder 基类，使用原生的 Tensorflow...在这种模式下，算法用户可以使用原生 tensorflow 接口来完成模型的定义，使用更为灵活。...这种方式规避了反复启动 MPI 训练程序带来的 overhead 耗时，在数据生产效率有保证的前提下，可以实现模型更新的分钟级延迟；且训练效率高，训练样本的利用率也得到了充分提升，i.e.
例如，当今 SOTA ML 工作负载大多使用单程序多数据（SPMD）模型，该模型受到了 MPI 的启发，其中所有加速器都在同步运行相同的计算，加速器之间的通信由 AllReduce 等集体来描述。...在这种实现中，PATHWAYS 执行器和调度器将被长期运行的 Ray Actor 所取代，这些 Ray Actor 将在底层 Ray 集群调度之上实现 PATHWAYS 调度，并且执行器可以使用 PyTorch...并行异步调度 当在加速器上运行计算时，系统可以利用异步 API 将计算与协调重叠。...正如所预期的一样，由于模型代码相同，在 JAX 和 PATHWAYS 上训练的模型在步数相同的情况下实现了相同的困惑度。...上述结果与下图 5 一致， 表明 PATHWAYS 的吞吐量与主机数量呈线性缩放关系。
概述业界AI应用中，GPU的使用逐渐增加，腾讯云TACO是一种异构计算加速软件服务，搭配腾讯自研的软硬件协同优化组件和硬件厂商特有优化方案，支持物理机、云服务器、容器等产品的计算加速、图形渲染、视频转码各个应用场景...，帮助用户实现全方位全场景的降本增效。...图片图片安装完毕后，可以在对应的命名空间中，查询到对应pod图片安装HARP环境为TKE集群添加GPU CVM节点，本实践采用V100 GPU，型号为GN10X.2XLARGE40，共4台。...--model=ResNet50 --batch-size=16ResNet50相对VGG16模型，网络通信次数较少，我们同样设置Batch-Size为16，TACO HARP和LightCC对于模型计算...实践过程证明，TACO对于通信占比大的训练程序，具有明显的训练加速效果，实现云上AI场景模型训练降本增效。
问耕 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 字节跳动开源了通用分布式训练框架BytePS，这个框架支持TensorFlow、Keras、PyTorch、MXNet，可以运行在TCP或RDMA...例如，在相同的条件下，BytePS的训练速度是Horovod+NCCL的两倍。 BytePS也登上了GitHub趋势热榜。 ?...硬件之间以20Gbps的TCP/IP网络连接。 测试表明，与Horovod (NCCL)相比，BytePS在VGG16训练上的速度快100%，Resnet训练速度快44%。 ? ?...官方解释称，一个主要的原因是BytePS是专门为云和共享集群而设计，并且抛弃了MPI。MPI是一个跨语言的通讯协议，用于编写并行计算机。...MPI是为高性能计算机而生，对于使用同类硬件构建的集群以及运行单一任务更有效。但并不是云（或者内部共享集群）的最佳选择。 因此字节跳动团队重新思考了最佳的通信策略。
自定义用户态协议栈 HARP 可以在 VPC 分布式训练环境环境实现接近 100G RDMA 网络的线性加速比，相比开源的 Horovod 框架在部分模型上有高达两倍多的性能提升。...等，用户可以非常方便地安装使用。...总结 本文首先介绍了当前分布式训练的现状以及面临的问题，然后介绍了腾讯云在分布式训练方面的底层优化与探索，引出业内首个自定义网络协议栈——HARP。...接着我们展示了有 HARP 加持的 TACO-Training 引擎的加速效果： 在相同的 25G VPC 环境下，相比于业内开源方案 Horovod，TACO 可以提供20%- 200%左右的性能提升...基本上模型参数越多，性能提升越明显； 在50G的 VPC 环境下，TACO 可以提供类似 100G RDMA 的训练性能； 最后，我们学习了如何基于 TKE Kubeflow 一步步搭建 TACO-training
每个组件提供了单独的能力，所有的组件我们可以认为是与apiserver通信，发现自己的工作，并且做一些额外的修改，然后提交到apiserver。所以它整个的框架是即插即用的，并且具有良好的扩展性。...因此，对于我们而言在AI平台上面也可以基于K8s的架构进行额外的开发。 AI离线计算 ? 典型的AI场景 ? ?...Horovod 是 Uber 开源的针对TensorFlow 的分布 式深度学习框架，旨在使分布式深度学习更快速，更 易于使用。...Horovod 吸取了 Facebook 的 Training ImageNet in 1 Hour（一小时训练 ImageNet） 论文与百 度 Ring Allreduce 的优点，为用户实现分布式训练...TensorFlow b. Horovod/MPI c. MXNet d.
TensorFlow 是一个开源软件库，用于使用数据流图进行数值计算。换句话说，即是构建深度学习模型的最佳方式。 本文整理了一些优秀的有关 TensorFlow 的实践 、库和项目的列表。...音乐和艺术的生成与机器智能（研究项目） 四、与 TensorFlow 有关的库 Scikit Flow (TF Learn) — 深度/机器学习的简化接口（现在是 TensorFlow 的一部分）...和 GPU（Nvidia Titan X）设置时的性能 Distributed TensorFlow with MPI — 在本文中，我们对最近提出的 Google TensorFlow 使用消息传递接口...，并在生产环境中使用它（Bleeding Edge 出版） TensorFlow 入门 — 使用 Google 的最新数值计算库开始运行，并深入了解您的数据（By Giancarlo Zaccone）...GPU 上训练和部署深度网络，以及强化学习（Deep Q） 使用 TensorFlow 构建机器学习项目 — 本书涵盖了 TensorFlow 中的各种项目，揭示了 TensorFlow 在不同情况下可以做什么
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