GNN（图神经网络）代表了一种新兴的计算模型，这自然地产生了对在大型graph上应用神经网络模型的需求。
本系列会以5～6篇文章，介绍parameter sharding。Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上。我们会以 Google，微软和Facebook的论文，博客以及代码来进行分析。
众所周知，SIMD寄存器可以使用LOAD/STORE操作与标量域（或者更准确的说是内存）进行通信。这些操作的缺点是：只允许移动内存中连续的数据元素。然而，我们代码中，经常需要访问非连续的内存。本教程中将解释GATHER/SCATTER操作以及他们如何类推到LOAD/STORE操作。
快手总结了一套超大规模集群下大语言模型训练方案。该方案在超长文本场景下，在不改变模型表现的情况下，训练效率相较 SOTA 开源方案，有显著的吞吐提升。通过细致的建模，可保证 Performance Model 十分接近真实性能，基于此 Performance Model，解决了大模型训练调参困难的问题。
我们先回忆一下目前的前向图，replicate 调用了Broadcast.forward，同时往其context 存储了input_device和num_inputs。
数据从几个缓冲区顺序抽取并沿着通道发送，就好比全部缓冲区全部连接起来放入一个大的缓冲区进行发送，缓冲区本身不具备gather能力。
1对多，广播方式。主节点0将数据发送到其他节点，且数据内容不相同。
本小节笔记大纲： 1.Communication patterns gather,scatter,stencil,transpose 2.GPU hardware & Programming Model SMs,threads,blocks,ordering Synchronization Memory model: local, shared, global Atomic Operation 3.Efficient GPU Programming Access memory faster co
大佬链接：https://www.zhihu.com/people/mu-mu-67-87-35
我们在前文介绍过，微软 ZeRO 可以对一个万亿参数模型可以使用 8 路模型并行、64 路管道并行和 8 路数据并行在 4,096 个 NVIDIA A100 GPU 上进行扩展。
作者 | Facebook工程团队 译者 | 王强 策划 | 刘燕 大规模训练 AI 模型并非易事。 除了需要大量算力和资源外，训练非常大的模型背后也有着相当大的工程复杂性。在 Facebook AI Research（FAIR）Engineering，我们一直在努力构建各种工具和基础设施，让大型 AI 模型训练起来更加轻松。 我们最近的一部分成果包括了 层内模型并行、流水线模型并行、优化器状态 + 梯度分片 和 多专家模型 等领域的工作，旨在提升为任意数量的任务训练高级 AI 模型的效率。 完全分片数据
Java NIO开始支持scatter/gather，scatter/gather用于描述从Channel（译者注：Channel在中文经常翻译为通道）中读取或者写入到Channel的操作。 分散（scatter）从Channel中读取是指在读操作时将读取的数据写入多个buffer中。因此，Channel将从Channel中读取的数据“分散（scatter）”到多个Buffer中。 聚集（gather）写入Channel是指在写操作时将多个buffer的数据写入同一个Channel，因此，Channel
FileChannel 类可以实现常用的 read，write 以及 scatter/gather 操作，同时它也提 供了很多专用于文件的新方法。这些方法中的许多都是我们所熟悉的文件操作。
这里需要注意的是，仅仅调用Tensor.to()只会在GPU上返回一个新的copy，并不会对原来的引用造成变化，因此需要通过赋值rewrite。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/694877232
过去半年，由ChatGPT引领的生成式大型语言模型技术，以其强大的「通用性」彻底颠覆了AI世界，普通人也可以很容易地使用AI工具来进行摘要、灵感创作、辅助编程、多语言翻译等任务。
Java NIO 提供了内置的Scatter和Gather支持。Scatter和Gatter是用于读写Channel的概念。
数据预处理->分块（这一步骤很关键，有时候也决定了模型的效果）->文本向量化->query向量化->向量检索->重排->query+检索内容输入LLM->输出
Java NIO支持scatter/gather。scatter/gather是用于描述读取/写入的概念。 从通道中分散（scattering）读是指一个通道中的数据被读到多个缓冲区。这样，通道中的数据被分散（scatters）到多个缓冲区中了。 往通道中聚合（gathering）写是指写入一个通道中的数据来源于多个缓冲区。这样，多个缓冲区的数据被聚合（gather）到一个通道中了。 scatter/gather 适用于需要将传输的数据分开处理的场合。例如，如果一条信息包含消息头和消息体，可能需要将消息头和消息体分散到不同的缓冲区中，这样方便将消息头和消息体分开处理。
深度学习已经为人工智能领域带来了巨大的发展进步。但是，必须说明训练深度学习模型需要显著大量的计算。在一台具有一个现代 GPU 的单台机器上完成一次基于 ImageNet 等基准数据集的训练可能要耗费多达一周的时间，研究者已经观察到在多台机器上的分布式训练能极大减少训练时间。近期的研究已经通过使用 2048 个 GPU 的集群将 ImageNet 训练时间降低至了 4 分钟。这篇论文总结了各种用于分布式训练的算法和技术，并给出了用于现代分布式训练框架的当前最佳方法。更具体而言，我们探索了分布式随机梯度下降的同步和异步变体、各种 All Reduce 梯度聚合策略以及用于在集群上实现更高吞吐量和更低延迟的最佳实践，比如混合精度训练、大批量训练和梯度压缩。
选自Uber 作者：Mengye Ren、Andrei Pokrovsky、Bin Yang、Raquel Urtasun 机器之心编译 参与：Panda 自动驾驶系统有非常高的实时性需求。近日，Uber 的研究人员提出了一种可以在改善检测准确度的同时极大提升速度的算法 SBNet 并在其工程开发博客上对该研究进行了介绍。机器之心对该介绍文章进行了编译，更多详情请参阅原论文。另外，本项目的代码也已在 GitHub 上发布。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1801.02108 代码地
张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。
次级索引（secondary index），即主键以外的列的索引；由于分区都是基于主键的，在针对有分区的数据建立次级索引时，就会遇到一些困难。
选自Uber 作者：Mengye Ren、Andrei Pokrovsky、Bin Yang、Raquel Urtasun 机器之心编译 参与：Panda 自动驾驶系统有非常高的实时性需求。近日，Uber 的研究人员提出了一种可以在改善检测准确度的同时极大提升速度的算法 SBNet 并在其工程开发博客上对该研究进行了介绍。机器之心对该介绍文章进行了编译，更多详情请参阅原论文。另外，本项目的代码也已在 GitHub 上发布。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1801.02108 代码地址
之前对Pytorch 1.0 的Dataparallel的使用方法一直似懂非懂，总是会碰到各种莫名其妙的问题，今天就好好从源头梳理一下，更好地理解它的原理或者说说下步骤。
limit：在写模式下，Buffer的limit表示你最多能往Buffer里写多少数据，写模式下，等于Buffer的capacity。 position：在写模式下，position表示当前的位置。初始值为0，最大可为capacity-1. capacity：一个内存块，Buffer的固定的大小值。
单指令多数据（SIMD）范式称为列存数据库系统中优化查询处理的核心原则。到目前为止，只有LOAD/STORE指令被认为足够高效，可以实现预期的加速，并且认为需要尽可能避免GATHER/SCATTER操作。但是GATHER指令提供了一种非常灵活的方式用来将非连续内存位置的数据填充到SIMD寄存器中。正如本文讨论的那样，如果使用方法合适，GATHER会达到和LOAD指令一样的性能。我们概述了一种新的访问模式，该模式允许细粒度、基于分区的SIMD实现。然后，我们将这种基于分区的处理应用到列存数据库系统中，通过2个代表性示例，证明我们新的访问模式的效率及适用性。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Teeyohuang/article/details/82186666
Scatter updates into a new tensor according to indices.
前几篇文章我们介绍了 PyTorch 流水线并行的基本知识和自动平衡机制，本文我们介绍如何切分数据和运行时系统。
nccl-test 工具是 nvidia 开源的一项用于测试 NCCL 集合通信的工具。可以用于检测集合通信是否正常、压测集合通信速率。官方开源地址：https://github.com/NVIDIA/nccl-tests
基于AXI的DMA对内部寄存器的读写有着相同的方式。在普通传输模式下，DMA内部的寄存器都是由处理器通过AXI-Lite总线进行读写的；但基于AXI总线的三种ＤＭＡ，都增加了S/G传输模式，它卸载了处理器对寄存器的读写，通过独立的S/G读写通道对存储着命令描述符的内存进行访问读取、处理描述符，然后更新描述符写入内存。
reduce就是将多个进程中的数据按照指定的映射函数进行运算得到最后的结果存在一个进程中，例如下面两个图中的归约操作都是求和，将4个不同进程的数据归约求和后存在了第一个进程中
import torch import torch.nn as nn import ipdb class DataParallelModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.block1 = nn.Linear(10, 20) def forward(self, x): x = self.block1(x) return x def da
Channel是一个对象,作用是用于源节点和目标节点的连接,在java NIO中负责缓冲区数据的传递。Channel本身不存储数据，因此需要配合缓冲区进行传输。
这是一个关于mindspore-gl的官方介绍，其定位非常接近于dgl，而且从文章（参考链接3）中的数据来看，mindspore-gl的运算效率还要高于dgl。
from mpi4py import MPI comm = MPI.COMM_WORLD rank = comm.Get_rank() print("hello world from process ", rank)
NCCL是一个Nvidia专门为多GPU之间提供通讯的通讯库，或者说是一个多GPU卡通讯的框架 ，提供了包括AllReduce、Broadcast、Reduce、AllGather、ReduceScatter等集合通讯API。NCCL屏蔽了底层复杂的细节，向上提供API供训练框架调用，向下连接机内机间的GPU以完成模型参数的高效传输。
TensorFlow提供的方法比numpy更全面，运算速度更快，如果需要的话，还可以使用GPU进行加速。
DataParallel 从流程上来看，是通过将整个小批次（minibatch）数据加载到主线程上，然后将子小批次（ub-minibatches）数据分散到整个GPU网络中来工作。
原文地址：https://dzone.com/articles/how-automatic-streaming-in-mule-4-beta-works
下面的范例使用TensorFlow的低阶API实现线性回归模型和DNN二分类模型。
从上面代码中可以看出 NioSocketChannel 封装了 Nio 中的 SocketChannel。 SocketChannel 是通过 SelectorProvider.provider().openSocketChannel() 创建的。
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架，用来训练超大Transformer语言模型，其通过综合应用了数据并行，Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。
setup模块用于收集远程主机的基本信息（如操作系统类型,主机名,ip,cpu信息,内存信息等）
导语 | 伴随着Snowflake的成功，重新激活了数据分析市场，大大小小的创业公司不断创立，各种OLAP的开源产品层出不穷。其中，ClickHouse凭借优秀的性能在用户行为分析、ABTest、在线报表等多个领域大放异彩，但其在功能特性、易用性等方面都还有较多不足。同时，在OLTP、对象存储、Elasticsearch、MongoDB等系统中累积了大量数据和分析需求，不能较好的得到满足。因此，我们希望以Clickhouse为基础，借鉴Snowflake的设计思路，打造一款高性能的云原生OLAP数仓，为用户提供多数据源、多场景下的一站式数据分析平台。
利用 ethtool 可以根据需要更改以太网卡的参数，包括自动协商、速度、双工和局域网唤醒等参数。
问题详情： 深度学习中常常需要多GPU并行训 练，而Nvidia的NCCL库NVIDIA/nccl（https://github.com/NVIDIA/nccl）在各大深度学习框架（Caffe/Tensorflow/Torch/Theano）的多卡并行中经常被使用，请问如何理解NCCL的原理以及特点？ 回答： NCCL是Nvidia Collective multi-GPU Communication Library的简称，它是一个实现多GPU的collective communication通信（all-
深度学习中常常需要多GPU并行训练，而Nvidia的NCCL库NVIDIA/nccl（https://github.com/NVIDIA/nccl）在各大深度学习框架（Caffe/Tensorflow/Torch/Theano）的多卡并行中经常被使用，请问如何理解NCCL的原理以及特点？ NCCL是Nvidia Collective multi-GPU Communication Library的简称，它是一个实现多GPU的collective communication通信（all-gather, red
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