[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 0x00 摘要 0x01 前言 1.1...流水线并行其他文章链接如下: [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 [源码解析] 深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积 [源码解析] 深度学习流水线并行...GPipe(3) ----重计算 [源码解析] 深度学习流水线并行之PipeDream(1)--- Profile阶段 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区 [源码解析...1.2 运行时系统 结合之前的分析和我们先思考为何要实现一个运行时，以及针对深度学习（流水线并行）需要实现什么功能。...因为需要结合模型并行和数据并行，所以需要自己管理进程工作组。 因为在不同节点（机器）上运行，所以每个机器独立运行训练脚本时候，需要对自己训练job进行独立配置。
[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (3)--切分数据和运行时系统 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (3)--切分数据和运行时系统 0x00 摘要 0x01 分割小批次 1.1...流水线并行其他文章链接如下: [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 [源码解析] 深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积 [源码解析] 深度学习流水线并行...GPipe(3) ----重计算 [源码解析] 深度学习流水线并行之PipeDream(1)--- Profile阶段 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(2)--- 计算分区 [源码解析...] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(5)...--- 通信模块 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(6)--- 1F1B策略 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (1)--基础知识 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现
将一个略微复杂的工作内容编入VBA，我们可能需要许多宏拼在一起运行才能实现。那么如何按照自己想要的顺序依次运行这些宏，实现我们需要的结果？ 一个办法是编写一个新的宏，分别按顺序call你需要运行的宏。...call的方法有几种，比较简单的是以下两种， call 宏1 call 宏2 或者省略call，直接 宏1 宏2 这样，你需要调用的宏就会按照顺序执行。...hong15 最后写个循环汇总以上所有宏 Sub huizong() Dim q For q = 1 To 15 Application.Run "hong" & q Next q End Sub 运行最后这个汇总宏...，你的前15个宏就会依次按顺序运行。
C++与并行计算：利用并行计算加速程序运行在计算机科学中，程序运行效率是一个重要的考量因素。针对需要处理大量数据或复杂计算任务的程序，使用并行计算技术可以大幅度加速程序的运行速度。...通过将计算任务划分为多个子任务，每个子任务在不同的处理器核心或计算节点上并行执行，从而实现整体计算速度的提升。 在传统的串行计算模式下，每个任务必须按照顺序执行，一个任务完成后才能进行下一个任务。...它提供了丰富的并行算法和数据结构，可以简化并行计算程序的开发。TBB利用任务调度器实现了任务级别的并行执行，可自动根据可用的硬件资源进行负载均衡。...下面是一个使用TBB库进行并行计算的简单示例：cppCopy code#include #include tbb/tbb.h>int main() { tbb::parallel_for...结论利用并行计算可以大大加速程序的运行速度，提高计算效率。C++提供了多种并行计算工具和技术，如OpenMP、MPI和TBB等，可以帮助开发人员充分利用计算资源，实现高性能的并行计算。
在一批交易中，可以通过一定方法识别出每笔交易需要占用的互斥资源，再根据交易在Block中的顺序及互斥资源的占用关系构造出一个交易依赖DAG图，如下图所示，凡是入度为0（无被依赖的前序任务）的交易均可以并行执行...如下图所示，基于左图的原始交易列表的顺序进行拓扑排序后，可以得到右图的交易DAG。 ? 模块架构 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 其中主要流程包括： 用户直接或间接通过SDK发起交易。...在数据级并行方面，TBB 算是老手，TBB 运行时系统不仅屏蔽了底层工作线程的实现细节，还能够根据任务量自动在处理器间平衡工作负载，从而充分利用底层 CPU 资源。...提供的 tbb::parallel_for 进行并行循环和 tbb::blocked_range 引用数据分片外，循环体内的代码几乎没有任何变化，接近 C++ 原生语法正是 TBB 的特点。...，这些并行工具同样被广泛地应用在 FISCO BCOS 中，为 FISCO BCOS 的稳定运行保驾护航。
互斥量是阻塞锁，当某线程无法获取互斥量时，该线程会被直接挂起，该线程不再消耗CPU时间，当其他线程释放互斥量后，操作系统会激活那个被挂起的线程，让其投入运行。...因为，在同一时间只有一个线程是处在运行状态，那如果运行线程发现无法获取锁，只能等待解锁，但因为自身不挂起，所以那个获取到锁的线程没有办法进入运行状态，只能等到运行线程把操作系统分给它的时间片用完，才能有机会被调度...的基础上加了一个可重入的属性 spin_metux 自旋锁，与pthread_spinlock_t类似，但是性能比pthread_spinlock_t低28% queuing_metux 公平的互斥锁，严格按照等待锁的先后顺序获得锁...spin_rw_mutex 读写自旋锁，功能与pthread_rwlock_t一致，但是性能比pthread_rwlock_t高很多 queuing_rw_mutex 公平的读写读写锁，也是严格按照等待锁的先后顺序获得锁...::spin_mutex：6.638609s （从这里可以看出pthread的自旋锁比TBB的自旋锁性能高出28%） ·多个线程使用tbb::spin_rw_mutex：3.471757s （并行读的环境下
] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(5)...此外，我们放松了模型是按顺序组合的假设，并提供了一种使用长跳跃连接表示模型的方法，以便在不放弃效率的情况下仍然应用管道并行性。 1.2 模型定义 假定我们有一个神经网络，其由一系列子网络构成。...1.4 设备执行顺序（Devicewise Execution Order） 总之，在流水线并行性（带有检查点）中，每个设备都被分配了一组具有指定顺序的任务。...为了使管道并行性按预期工作，必须以正确的顺序将任务分配给每个设备。在Pytorch中实现这一点有几个复杂之处。...理想情况下，如果可以无代价的将任务分配给设备，只要设备内的顺序正确，CPU就可以按任何顺序将任务分配给设备。
实现在这里 没来得及看 C++20 modules with GCC11 手把手教你用c++20 mudule(真心难用) Speeding up atan2f by 50x 通过代数缩放+simd并行来加快...addFloat: 10.1 addInt: 8 从c++17开始，规定了这个求值顺序 再比如 std::cout << a() << b() << c(); 这个a b c可以是任意调用顺序，反正最终输出无所谓...实现是这样的 #include tbb.h> // Intel’s TBB is a general-purpose parallel programming library in C++ int...main(){ using namespace tbb; using namespace tbb:flow; int n = task_scheduler init::default_num_threads...Medium hash set (1M) Large hash set (64M) Runtime (in s) 1.5 2.8 5 如果数据是可预测性比较高的，prefetcher优化就能用上 数据按cacheline
流水线并行在推理过程中优势在推理过程中，即便不需要保存中间结果和进行反向传播，流水线并行仍然具有一定优势：- **提高计算资源利用率**：流水线并行可以将模型的不同部分分配到不同的计算单元（如 GPU...- **降低延迟**：虽然推理不需要反向传播，但通过流水线并行可以让数据在不同阶段的处理重叠进行。...流水线并行可以将模型按层或模块进行切分，使得模型能够在多个计算单元上运行，解决了内存限制的问题，确保推理过程能够顺利进行。例如，在一个大型语言模型的推理中，模型可能有几十甚至上百层。...采用流水线并行，将模型的不同层分布在多个 GPU 上。...流水线并行的实质流水线并行中，不同阶段（如卷积层、全连接层等）是按顺序依次处理数据的不同部分；在流水线并行中，重点在于让不同的计算阶段（对应不同的计算设备或计算单元）能够在**时间上重叠工作**，提高计算资源的
指令流水线指令流水线的概念指令流水线执行方式计算机的流水线把一个重复的过程分解为若干子过程，每个子过程与其他子过程并行执行。...单功能流水线和多功能流水线按流水线可以完成的功能，流水线可分为单功能流水线和多功能流水线单功能流水线指只能实现一种固定的专门功能的流水线:多功能流水线指通过各段间的不同连接方式可以同时或不同时地实现多种功能的流水线动态流水线和静态流水线按同一时间内各段之间的连接方式...这样对提高流水线的效率很有好处，但会使流水线控制变得很复杂。线性流水线和非线性流水线按流水线的各个功能段之间是否有反馈信号，流水线可分为线性流水线与非线性流水线。...超量流水线超标量技术每个时钟周期内可 并发多条独立指令要配置多个功能部件不能调整 指令的执行顺序，通过编译优化技术，把可并行执行的指令搭配起来超流水线技术在一个时钟周期内再分段 (4段)在一个时钟周期内一个功能部件使用多次...(4次)但是不能调整指令的执行顺序靠编译程序解决优化问题超长指令字由编译程序挖掘出指令间潜在的并行性，将多条能并行操作的指令组合成一条具有多个操作码字段的超长指令字(可达几百位)我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文
最近，曾推出大规模预训练模型 GPT-3 的 OpenAI 发表了一篇博文，介绍了基于 GPU 的四种节省内存的并行训练方法，分别是： 数据并行——在不同的 GPU 上运行同一批次的不同子集； 流水线并行...2 流水线并行 在流水线并行训练中，研究者会将模型的顺序块划分到 GPU 上，每个 GPU 只保存一小部分参数，因此，相同模型的每个 GPU 消耗的内存按比例减少。...下标会指示在哪个 worker 上运行操作。由于顺序依赖性，数据一次由一个 worker 处理，导致产生了大量的空闲时间“泡沫”。...PTD-P使用张量、数据和流水线并行，其流水线调度为每个设备分配了多个不连续的层，以增加网络通信为代价来减少泡沫损耗。 有时，网络输入可以跨维度并行化，相对于交叉通信具有高度的并行计算。...序列并行就是这样一种想法，其中输入序列在时间上被分成多个子示例，通过允许计算继续进行更细粒度的示例，来按比例减少峰值内存消耗。
数据并行 数据并行的核心思想是在多个GPU上运行，并在每个GPU上并行处理不同微批次的数据。...张量并行 当激活值内存占用超过预算时，ZeRO就会遇到瓶颈。张量并行是在ZeRO基础上，针对激活内存超预算问题的优化技术。 利用矩阵乘法特性，通过按列或按行分区，将张量分布到多个GPU上计算。...但由于每个GPU仍需处理完整批次数据，激活内存不会因层的划分而减少，且激活张量需在GPU间按流水线顺序传递。流水线并行中的数据处理具有顺序性，GPU利用率不高。...全前向全反向（AFAB）调度 由于计算是顺序进行的，存在效率不高的问题。GPU存在空闲时间，会降低利用率。通过公式推导可知，空闲时间与流水线并行度相关，并行度越高，空闲时间越长，利用率越低。...微批次数量较少时，跨节点扩展性能下降仅14%，优于张量并行，在跨节点分布式训练中有吸引力。 交错阶段技术 不同于简单按模型深度划分，交错阶段如将奇数层和偶数层分别置于不同GPU，形成「循环流水线」。
其实这个时候，还有几个比较有用的Flag可以勾选上，会起到明显的加速效果： WITH_TBB 默认情况下是OFF、勾选可以获得并行处理支持 在TBB开启支持的情况下，可以通过下面的两个API设置线程数目...，尝试获得并行执行能力。...setNumThreads() // 设置线程数目 getNumThreads() // 查询线程数目，为0表示顺序执行 CV_ENABLE_IPP 默认情况下是OFF、早期的OpenCV版本可以这么干...，现在的OpenCV版本不支持 GPU加速 OpenCV CUDA支持下面的模块的加速运行 ?...OpenCV源码，如何编译，参考我在B站的视频教程： https://www.bilibili.com/video/av71643385 OpenCV中深度神经网络模块之前一直不支持CUDA作为计算后台的加速运行
为了获得更高的性能，可以采用一系列的常规方法进行设计，包括 指令并行，即一次性处理更多指令，让所有执行单元高效运行 数据并行，即一次性处理多组数据，提高性能 后文会针对这两点做进一步描述，并简单讨论...指令并行 2.1 Simple TPU中的流水线 为了提高吞吐率和时钟频率，处理器通常使用流水线设计，经典的五级流水线设计一般如下所示 clk0 clk1 clk2 clk3 clk4 clk5...由于TPU的专用性，以及计算过程中不存在跳转和控制的原因，采用VLIW设计多发射处理器似乎是一个很适合的方式。...根据指令流和数据流之间的对应关系，可以将处理器分为以下几个类别 SISD，单指令流单数据流，顺序执行指令，处理数据，可以应用指令并行方法 SIMD，单指令流多数据流，同一指令启动多组数据运算，可以用于开发数据级并行...，指令调度；第4-6层循环按向量处理器的设计思路进行设计，通过一条指令完成三层循环的计算。
这一庞大的计算需求意味着，即使使用4000张A100 GPU并以50%的计算效率运行，也需要约100天才能完成训练。...下标表示操作在哪个Worker上运行。由于数据处理需要一个一个地按顺序进行，这会导致每个Worker之间出现很大的“空闲时间”。...PP 引入了一个新的超参数来调整，即块chunks，它定义了通过同一管道阶段按顺序发送多少个数据块。例如，上图下半部分中，你可以看到chunks = 4。...）流水线并行方式解决了这个问题。...如果我们以矩阵形式查看计算，很容易看出矩阵乘法如何在多个 GPU 之间分配： 如果我们将权重矩阵A按列拆分到N各个 GPU 并并行执行矩阵乘法XA_1，XA_n那么我们最终会得到可以独立输入的N
这个可执行文件了 和直接用一个脚本写出完整的构建过程相比，make 指明依赖关系的好处： 1.当更新了hello.cpp时只会重新编译hello.o，而不需要把main.o也重新编译一遍 2.能够自动并行地发起对...库中的函数可以被可执行文件调用，也可以被其他库文件调用 库文件又分为静态库文件和动态库文件： 其中静态库相当于直接把代码插入到生成的可执行文件中，会导致体积变大，同样的对库文件进行编译，但生成的可执行文件，不依赖库文件即可运行...当可执行文件被加载时会读取指定目录中的.dll文件，加载到内存中空闲的位置，并且替换相应的“插桩”指向的地址为加载后的地址，这个过程称为重定向，这样以后函数被调用就会跳转到动态加载的地址去 链接库文件查找位置顺序...因此为避免冲突，每个包都享有一个独立的名字空间，以 :: 的分割（和 C++ 还挺像的） 你可以指定要用哪几个组件： find_package(TBB REQUIRED COMPONENTS tbb...tbbmalloc REQUIRED) target_link_libraries(myexec PUBLIC TBB::tbb TBB::tbbmalloc) 第三方库 - 常用 package 列表
程序中的各指令之间是有严格顺序的，必须严格按程序规定的顺序执行，才能保证计算机工作的正确性。因此，保证系统按照顺序执行程序是CPU的首要任务。...在这种情况下，下一条从内存取出的指令将有转移指令来规定，而不是像通常一样按顺序来取得。...在并行执行更多任务的方法中，最成功的方法就是采用流水线技术。 处理器架构定义了软件的运行方式，其中就期望在程序执行过程中每一个时钟周期执行一条指令。...流水线体系结构要求每条指令在执行过程中具有相同的类型和步骤，这样才能增强CPU的性能。 超流水线体系结构 以增加流水线级数的方法来缩短机器周期，进一步提高CPU对指令运行的并行性。...在超标量体系结构设计中，处理器或指令编译器能够判断指令能独立于其它顺序指令而执行，还是依赖于另一指令，必须跟其按顺序执行。处理器然后使用多个执行单元同时执行两个或更多独立指令。
到目前为止，最重要的好处是可以对这些集合执行操作流水线，能够自动利用计算机上的多个内核。 在Java 7之前，并行处理数据集合非常麻烦。 第一，你得明确地把包含数据的数据结构分成若干子部分。...这似乎是利用并行处理的好机会，特别是n很大的时候。那怎么入手呢？ 你要对结果变量进行同步吗？用多少个线程呢？谁负责生成数呢？谁来做加法呢？ 其实根本用不着担心，用并行流的话，这问题就简单多了！...---- 将顺序流转化为并行流 你可以把流转换成并行流，从而让前面的函数归约过程（也就是求和）并行运行——对顺序流调用 parallel 方法： ?...在本例中，流水线会并行执行，因为最后调用的是它。 ---- 配置并行流使用的线程池 看看流的 parallel 方法，你可能会想，并行流用的线程是?哪儿来的？有多少个？怎么自定义这个过程呢？...---- 回到刚才的题目，我们说过，在多核处理器上运行并行版本时，会有显著的性能提升。 现在我们已经用三种不同的方式（迭代式、顺序归纳和并行归纳）做完全相同的操作，那看看谁最快吧！
，所以计算方式为：16+5+1+（10-1）*16=166 计算机组成与体系结构---多级存储结构 按内容存取，是相联存储的最基本的特点，Cache是一种非常经典的相联存储器； 计算机组成与体系结构-...软件容错的主要方法是提高足够的冗余信息和算法程序，使系统在实际运行时能够及时发现程序设计错误，采用补救措施，以提高系统的可靠性，保证整个系统的正常运行。...Cahce的功能是用来存放那些那些近期需要运行的指令和数据。...，指最近的未来要用到的信息与现在使用的信息很可能在空间上是相邻的或相近的，这是因为程序中大多数指令是顺序并且顺序执行的，数据一般般也是聚簇存储在一起的。...（SIMD） 该计算机将大量重复设置的处理单元按一定方式相互连成阵列，在单一控制部件CU（Control Unit）控制下对各自所分配的不同数据并行执行同一指令规定的操作，是操作并行的SIMD计算机。
流水线并行其他文章链接如下: [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 [源码解析] 深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积 [源码解析] 深度学习流水线并行...] 深度学习流水线并行 PipeDream(3)--- 转换模型 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(4)--- 运行时引擎 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(5)...但是这若干个复合层只能顺序并行，这就严重影响了训练速度。所以GPipe引入了流水线并行机制（pipeline parallelism），在不同的GPU设备之间对层进行流水线处理。...GPipe将一个小批量（mini-batch）拆分为多个微批量（micro-batches），以使设备尽可能并行工作，这被称为“流水线并行"。 基本上，流水线并行是一个小型数据并行的栈。...默认情况下，可用的GPU从cuda:0开始，并且按顺序为每个分区选择可用GPU。用户也可以利用device 参数指定使用的GPU。
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