Tensorflow多GPU- NCCL - 腾讯云开发者社区

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NCCL(Nvidia Collective multi-GPU Communication Library) Nvidia英伟达的Multi-GPU多卡通信框架NCCL 学习；PCIe 速率调研；

为了了解，上来先看几篇中文博客进行简单了解：如何理解Nvidia英伟达的Multi-GPU多卡通信框架NCCL？...(较为优秀的文章) 使用NCCL进行NVIDIA GPU卡之间的通信（GPU卡通信模式测试） nvidia-nccl 学习笔记（主要是一些接口介绍） https://developer.nvidia.com.../yourname/nccl/build/include (设置 C 头文件路径) export CPLUS_INCLUDE_PATH=/home/yourname/nccl/build/include...(设置C++头文件路径) 测试是否安装成功： git clone https://github.com/NVIDIA/nccl-tests.git cd nccl-tests make CUDA_HOME...=/path/to/cuda NCCL_HOME=/path/to/nccl （具体编译，可以参考官方文档） .

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如何理解Nvidia英伟达的Multi-GPU多卡通信框架NCCL？

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？...下面分别从以下几个方面来介绍NCCL的特点，包括基本的communication primitive、ring-base collectives、NCCL在单机多卡上以及多机多卡实现、最后分享实际使用NCCL...NCCL 2.0会支持多机多卡，多机间通过Sockets (Ethernet)或者InfiniBand with GPU Direct RDMA通信。...NCCL在不同的深度学习框架（CNTK/Tensorflow/Torch/Theano/Caffe）中，由于不同的模型大小，计算的batch size大小，会有不同的表现。

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Tensorflow多GPU使用详解

磐创AI 专注分享原创AI技术文章翻译 | fendouai 编辑 | 磐石【磐创AI导读】：本文编译自tensorflow官方网站，详细介绍了Tensorflow中多GPU的使用。...目录：介绍记录设备状态手动分配状态允许GPU内存增长在多GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一．介绍在一个典型的系统中，有多个计算设备。...在 TensorFlow 中支持的设备类型包括 CPU 和 GPU。...如果要真正限制 TensorFlow 进程可用的GPU内存量，这非常有用。五．在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU，则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。...使用多个 GPU 如果您想要在多个 GPU 上运行 TensorFlow ，则可以采用多塔式方式构建模型，其中每个塔都分配有不同的 GPU。

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开发 | 如何理解Nvidia英伟达的Multi-GPU多卡通信框架NCCL？

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？...下面分别从以下几个方面来介绍NCCL的特点，包括基本的communication primitive、ring-base collectives、NCCL在单机多卡上以及多机多卡实现、最后分享实际使用NCCL...NCCL 2.0会支持多机多卡，多机间通过Sockets (Ethernet)或者InfiniBand with GPU Direct RDMA通信。...NCCL在不同的深度学习框架（CNTK/Tensorflow/Torch/Theano/Caffe）中，由于不同的模型大小，计算的batch size大小，会有不同的表现。

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Horovod 分布式深度学习框架相关

数据再多时，一般就需要多机多卡；无论是单机多卡，还是多机多卡，都是分布式训练；保持更新，更多内容请关注 cnblogs.com/xuyaowen; Horovod 安装：安装 cuda 9.0;...=nccl的home目录 HOROVOD_NCCL_LIB=nccl的lib目录 HOROVOD_NCCL_INCLUDE=nccl的include目录 HOROVOD_GPU_ALLREDUCE=NCCL... pip install --no-cache-dir horovod HOROVOD_NCCL_HOME=/home/name/nccl/build/ HOROVOD_NCCL_LIB=/home.../name/nccl/build/lib/ HOROVOD_NCCL_INCLUDE=/home/name/nccl/build/include/ HOROVOD_GPU_ALLREDUCE=NCCL...）分布式多卡-pytorch,tensorflow 系列教程（较为详细的教程，讲解了现有较为优秀的框架的特点和使用方式） https://zhuanlan.zhihu.com/p/78303865

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TensorFlow 2.0多卡gpu训练

环境 TensorFlow 2.0 python3.6 代码位置 https://github.com/lilihongjava/leeblog_python/tree/master/TensorFlow_GPU...模型代码说明通过最简单的线性回归例子，实现TensorFlow多卡gpu例子 def model_train(x_data, y_data): layer0 = tf.keras.layers.Dense...编译模型： optimizer=‘adam’，优化器：梯度下降法优化 loss=‘mse’, 损失函数：使用均方差判断误差 gpu多卡利用代码说明 gpu为true开启多卡gpu支持，官网地址https...://www.tensorflow.org/guide/gpu if gpu: tf.debugging.set_log_device_placement(True) # 多卡gpu支持...Dockerfile FROM tensorflow/tensorflow:2.0.0-gpu-py3 WORKDIR /app RUN pip install --upgrade setuptools

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2.3 tensorflow单机多GPU并行

tensorflow默认占用全部的gpu的显存，但是只在第一块GPU上进行计算，这样对于显卡的利用率不高。 1. 指定运行GPU，不占用其他gpu的显存。这种模式就是单卡多任务，一个任务一个卡。...tensorflow中的GPU并行策略是（下图，全网都是这个图）：每个GPU中都存有一个模型，但共享所有需要训练的变量。...多gpu并行的原理。...注意事项多gpu并行训练速度会提升，但不是完全线性的，因为gpu之间的通信需要时间。...多卡并行需要的cpu开销很大，所以对服务器的整体性能要求更高一些。如果服务器整体性能不是很好，还是单卡多任务吧。

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Tensorflow入门教程（九）——Tensorflow数据并行多GPU处理

这一篇我会说Tensorflow如何数据并行多GPU处理。如果我们用C++编写程序只能应用在单个CPU核心上，当需要并行运行在多个GPU上时，我们需要从头开始重新编写程序。...但是Tensorflow并非如此。因其具有符号性，Tensorflow可以隐藏所有这些复杂性，可轻松地将程序扩展到多个CPU和GPU。例如在CPU上对两个向量相加示例。 ?...注意：当用多块GPU时，模型的权重参数是被每个GPU同时共享的，所以在定义的时候我们需要使用tf.get_variable()，它和其他定义方式区别，我在之前文章里有讲解过，在这里我就不多说了。

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cuDNN和NCCL

cuDNN是深度学习基础模块加速库，可以支持所有主流的深度学习框架，比如Caffe、Tensorflow、CNTK、Theano、PyTorch等,这些基础模块指的是深度学习框架中常用的一些layer（...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。...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...在最新的NCCL 2.0版本里面，增加了对多服务器节点的支持，在NCCL 1.0版本里面我们只是支持单节点内的多GPU，但目前NCCL 2.0可以支持多节点的，并且可以同时支持PCle和NVLink连接方式

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多GPU，具有Tensorflow的多进程

建议先阅读TensorFlow关于GPU 的官方教程。...需要与要启动的进程一样多的内核（有时内核可以处理多个“线程”，因此这是最后关注的数字）。将使用AWS的实例p3.8xlarge，提供32个vCores和4个V100显卡。...例如，无法直接传递Tensorflow会话。最后，在将分数的移动平均值存储在文件中的同时玩游戏。...共享模型非常困难，因为Tensorflow不允许在多个进程之间轻松共享图形或会话。目前正在深入了解Tensorflow，看看它是否可行并提高性能。...目前，所拥有的唯一解决方案是在每个进程中实现一个新的Tensorflow核心，即在AgentProcess类中调用“import tensorflow”。每个流程都有自己的图表和会话。

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分布式深度学习最佳入门（踩坑）指南

pserver模式即参数服务器模式；NCCL2模式，即集合通信模式（利用NCCL进行通信）；通常，在分布式多GPU的环境下，我们使用NCCL模式的分布式训练。...其支持多种深度学习框架如：pytorch,tensorflow,mxnet等，其底层机器间通讯依赖nccl、mpi、gloo等集合通信库，所以安装前通常需要先安装好nccl、openmpi，且至少安装了一种深度学习框架...2.2.3 多机没连通/长时间卡住没反应通信库没有正确安装存在虚拟网卡，nccl需指定网卡类型通信端口被占用通信库没有正确安装通常是没有正确地安装多机依赖的通信库(openmpi、nccl)所导致...譬如paddle、tensorflow2.x等框架依赖nccl，则需要在每个机器节点上安装版本一致的nccl，多机训练时，可以通过export NCCL_DEBUG=INFO来查看nccl的日志输出。...通，不过还是遭遇多机训练长时间卡住的问题，可能是虚拟网卡的问题，当存在虚拟网卡时，如果不指定nccl变量，则多机通信时可能会走虚拟网卡，而导致多机不通的问题。

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tf42：tensorflow多GPU训练

代码比较简单： from __future__ import division, print_function, absolute_import import numpy as np import tensorflow...as tf import time # Import MNIST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist

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一周焦点 | 李彦宏：如果谷歌回来，有信心再赢一次；GitHub深度学习开源项目Top200

随后，搜狗 CEO 王小川发布微博称，“多一份竞争多一份选择。并没得到 Google 返回中国的确切消息”。...TensorFlow 版本 1.10.0 发布 TensorFlow 1.10 预构建二进制文件是针对 NCCL 2.2 构建的，并且在二进制安装中不再包含 NCCL。...使用多个 GPU 和 NCCL 的需要将 NCCL 升级到 2.2。...具体请参阅更新安装指南：Installing TensorFlow on Ubuntu 和 Install TensorFlow from Sources。...原文地址： https://medium.com/tensorflow/getting-alexa-to-respond-to-sign-language-using-your-webcam-and-tensorflow-js

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1.3 centos7源码编译tensorflow-gpu版

准备NCCL 3. 安装bazel 4. 安装tensorflow 5. 失败后的查错很巧的是编译安装tensorflow-gpu版成功了。...准备NCCL nccl是tensorflow gpu版必须的，现在版本2.4.2，下载地址：https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-download 下载后应该是...note：这里要记住nccl的版本和安装位置 3. 安装bazel bazel是google的编译工具，tensorflow就是用它编译的，所以必须安装。...[Leave empty to default to NCCL 2]: 2.4.2 Please specify the location where NCCL 2 library is installed...cuda，cudnn， nccl 安装位置以及版本不能有错，在配置的过程中一定要指定正确，尤其是nccl 一定要查看安装位置，不然配置过程会找不到的。不需要的选项不要选择，配置过程一定要正确。

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TensorFlow系列专题(十二): CNN最全原理剖析(多图多公式)

卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）是一种专门用来处理网格结构数据（例如图像数据）的前馈神经网络，是由生物学家Hub...

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2021-4-28

id=1581386178946489641&wfr=spider&for=pc ①NCCL是什么？...NVIDIA/nccl（https://github.com/NVIDIA/nccl） Nvidia英伟达的Multi-GPU多卡通信框架NCCL。...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...深度学习中常常需要多GPU并行训练，而Nvidia的NCCL库在各大深度学习框架（Caffe/Tensorflow/Torch/Theano）的多卡并行中经常被使用。...②NCCL的性能参数： https://blog.csdn.net/yunlianglinfeng/article/details/105088324 NCCL_IB_DISABLE为1时禁止使用ib设备

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TensorFlow 2.0中的多标签图像分类

https://github.com/ashrefm/multi-label-soft-f1 目录了解多标签分类 TensorFlow 2.0的有趣之处数据集（来自其海报的电影体裁）建立快速输入管道...多标签分类：有两个或两个以上类别，每个观测值同时属于一个或多个类别。应用示例是医学诊断，其中需要根据患者的体征和症状开出一种或多种治疗方法。通过类推，可以设计用于汽车诊断的多标签分类器。...这些迭代器对于图像目录包含每个类的一个子目录的多类分类非常方便。但是，在多标签分类的情况下，不可能拥有符合该结构的图像目录，因为一个观察可以同时属于多个类别。...新分类头将从头开始进行培训，以便将物镜重新用于多标签分类任务。...如果它们在多标签分类任务中具有相同的重要性，则对所有标签取平均值是非常合理的。在此根据TensorFlow中的大量观察结果提供此指标的实现。

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字节跳动开源高性能分布式训练框架BytePS：兼容TensorFlow、PyTorch等

Tensorflow、PyTorch、MXNet 自带的分布式训练方案等。...构架本身也做了一些重要设计，使得 PS 架构理论上的潜能得以实现，包括：Tensor 自动切分、多级灵活流水线处理、网络通信优先级调度、ZeroMQ 优化、共享内存 zero-copy、RDMA 实现和 PS 端多队列多线程优化...通过两组实验结果可以看出，对于计算密集型的 Resnet50 模型，BytePS 性能超过 Horovod-NCCL 近 44%；而对于通信密集型的 VGG16 模型，BytePS 性能可以超过 Horovod-NCCL...快速上手 BytePS 使用 BytePS 前，假设你已经安装了以下一种或更多框架：TensorFlow、Keras、PyTorch、MXNet 等。BytePS 主要基于 CUDA 和 NCCL。...因此你需要使用 CUDA 或 NCCL 来构建和运行 BytePS。

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TACO云原生最佳实践

能力实践实践目标基于TACO训练加速组件：LightCC（基于 Horovod 深度优化的分布式训练框架）及HARP（自研用户态网络协议栈），对比原生Horovod环境，ResNet50及VGG16的多机训练加速提升操作说明检查环境部署情况...=0 -x LD_LIBRARY_PATH -x PATH -mca btl_tcp_if_include eth0 python3 /mnt/tensorflow_synthetic_benchmark.py...=0 -x LD_LIBRARY_PATH -x PATH -mca btl_tcp_if_include eth0 python3 /mnt/tensorflow_synthetic_benchmark.py...=0 -x LD_LIBRARY_PATH -x PATH -mca btl_tcp_if_include eth0 python3 /mnt/tensorflow_synthetic_benchmark.py...另外，用户态自研网络协议栈 HARP，通过内存零拷贝、多实例隔离和数据平面无锁设计，降低内核协议栈开销，显著提升分布式训练过程中网络通信效率。

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字节跳动开源高性能分布式训练框架BytePS，支持PyTorch、TensorFlow等

例如在流行的公有云和同样数量 GPU 上，BytePS 的训练速度可以达到Horovod (NCCL) 的两倍。...例如在流行的公有云和同样数量 GPU 上，BytePS 的训练速度可以达到 Horovod (NCCL) 的两倍。...总之，BytePS 不仅在机器内使用 NCCL，同时也重新部署了机器间的通信方式。...快速上手使用 BytePS 前，假设你已经安装了以下一种或更多框架：TensorFlow、Keras、PyTorch、MXNet 等。BytePS 基于 CUDA 和 NCCL。...只需要用 import byteps.tensorflow as bps 替换 import horovod.tensorflow as hvd，并将代码中所有的 hvd 替换成 bps。

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NCCL(Nvidia Collective multi-GPU Communication Library) Nvidia英伟达的Multi-GPU多卡通信框架NCCL 学习；PCIe 速率调研；

如何理解Nvidia英伟达的Multi-GPU多卡通信框架NCCL？

Tensorflow多GPU使用详解

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