前面几篇： Stable-Diffusion|window10安装GPU版本的 Stable-Diffusion-WebUI遇到的一些问题（一） 【Stable-Diffusion|入门怎么下载与使用civitai网站的模型（二）】 Stable-Diffusion|文生图 拍立得纪实风格的Lora 图例（三） Stable-Diffusion|文生图 完蛋我被美女包围了人物Lora（四）
本文是 PyTorch 分布式系列的第五篇，以几篇官方文档的翻译为基础，加入了自己的一些思考，带领大家进入DistributedDataParallel，在后续会用5～6篇左右做深入分析。
llama2.c核心的应该是run.c也就是推理引擎方面，training相对简单，先从这里分析。
PyTorch 开发者在实现的同时，发布了一篇论文：[ PyTorch Distributed: Experiences on Accelerating Data Parallel Training ] Shen Li, Yanli Zhao, Rohan Varma, Omkar Salpekar, Pieter Noordhuis, Teng Li, Adam Paszke, Jeff Smith, Brian Vaughan, Pritam Damania, Soumith Chintal。
小编说：Meteor作为开源的全栈JavaScript开发平台，在工作方式上进行了较大创新，和传统Web 应用区别较大，对于任何一项技术，都有其擅长的领域，也有其不擅长的地方，Meteor也不例外。
在刚刚结束的“2020虚拟开发人员和测试论坛”上，来自瞻博网络的工程师Kiran KN和同事，介绍了在Tungsten Fabric数据平面上完成的一组性能改进（由Intel DDP技术提供支持），以下为论坛技术分享的精华：
在芯片性能提升有限的今天，分布式训练成为了应对超大规模数据集和模型的主要方法。本文将向你介绍流行深度学习框架 PyTorch 最新版本（ v1.5）的分布式数据并行包的设计、实现和评估。
文章目录 1. Introduction 2. 网路架构 3. 数据和程序准备 4. 使用步骤 5. 单机单卡训练方式 6. 单机多卡训练方式(DDP) 7. 可视化实验结果 8. Conclusion and discussion 1. Introduction 本文基于OneFlow和U-Net实现ISBI挑战赛的细胞分割，代码包括单机单卡和单机多卡两种训练方式，OneFlow 提供了 oneflow.nn.parallel.DistributedDataParallel 模块及 launcher，可以
作者：台运鹏 (正在寻找internship...) 主页：https://yunpengtai.top
导语 | pytorch作为目前主流的深度学习训练框架之一，可以说是每个算法同学工作中的必备技能。此外，pytorch提供了极其方便的API用来进行分布式训练，由于最近做的工作涉及到一些分布式训练的细节，在使用中发现一些之前完全不会care的点，现记录于此，希望对有需求的同学有所帮助。 本文包含： pytorch分布式训练的工作原理介绍。 一些大家平时使用时可能不太注意的点，这些点并不会导致直观的bug或者训练中断，但可能会导致训练结果的偏差以及效率的降低。 同时结合某些场景，介绍更为细粒度（group）的
2017 年，Facebook 开源了针对深度学习的框架 PyTorch。PyTorch 可以帮助开发者和研究人员更加轻松的构建和训练模型。凭借其简单易用、功能强大、用途广泛等特点，PyTorch 广受欢迎，且至今仍是最火的深度学习框架之一。 近年来，随着数据集和模型规模的日益庞大，出于效率考虑，开发者通常采用分布式训练的方式，提⾼训练速度以加快模型迭代。流行的深度学习框架 PyTorch 也为分布式训练提供了内置支持。PyTorch 的分布式训练方式主要有 DP (DataParallel)、DDP (
本文由高科数聚联合创始人兼CEO董琳投递并参与由数据猿联合上海大数据联盟共同推出的《2024中国数智化转型升级先锋人物》榜单/奖项评选。
PyTorch Zero Redundancy Optimizer 是一类旨在解决数据并行训练和模型并行训练之间权衡问题的算法。Zero Redundacy Optimizer 的思想来源于微软的ZeRO，具体实现是基于 Fairscale 的OSS。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 PyTorch 1.11、TorchData 和 functorch 现已推出。 近日，PyTorch 官方宣布推出 PyTorch 1.11，此版本由 1.10 版本以来的 3,300 多次 commits 组成，由 434 位贡献者完成。此外，本次 PyTorch 官方同时发布了受 JAX 启发的库 TorchData 和 functorch 的 Beta 版本。 假如你是一名长期的 TensorFlow 用户，你一直想切换到 JAX 或 PyTorch，或许 1.11
https://pytorch.org/blog/pytorch-1.11-released/
HD-RK3568-OPS主板基于HD-RK3568-CORE 工业级核心板设计，搭载1.8GHz主频的高性能ARM处理器，适用于工业现场应用需求。主板支持标准OPS接口、支持前后HDMI双路输出，具有即插即用、操作简单的特点，亦适用于数字标牌、自助终端、教育一体机等应用场景。
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。
在数值积分推导辛普森公式时就是将函数插值成为多项式形式，原因在于多项式的简洁。任何初等函数都可以用泰勒公式展开成多项式的形式，然后在多项式的基础上作求导运算。也可以用别的插值方法，比如拉格朗日插值，样条插值，埃尔米特插值等等。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 编辑：AI算法小喵 写在前面 最近做的一个 project 需要复现 EMNLP 2020 Findings 的 TinyBERT[1]，本文是对复现过程对踩到坑，以及对应的解决方案和实现加速的一个记录。 1. Overview of TinyBERT BERT 效果虽好，但其较大的内存消耗和较长的推理延时会对其上线部署造成一定挑战。 在内存消耗方面，一系列知识蒸馏的工作，例如 DistilBERT[2]、BERT-PKD[3] 和 TinyBERT 被提出来用以降
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
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G PyTorch 1.11、TorchData 和 functorch 现已推出。 转自《机器之心》 近日，PyTorch 官方宣布推出 PyTorch 1.11，此版本由 1.10 版本以来的 3,300 多次 commits 组成，由 434 位贡献者完成。此外，本次 PyTorch 官方同时发布了受 JAX 启发的库 TorchD
本文围绕一篇论文展开，探讨了 PyTorch DDP (torch.nn.parallel) 以及 Pipeline (torch. Distributed.Pipeline) 的加速混合。
因为前文已经围绕Reducer相关的各种成员变量做了相关分析，所以本文开始做动态逻辑分析，目的是：把前面几篇文章串联起来，为后面分析前向传播和反向传播设定基础。
在本教程中，我们想要强调一个新的torch.nn.functional函数，可以帮助实现 Transformer 架构。该函数被命名为torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention。有关该函数的详细描述，请参阅PyTorch 文档。该函数已经被整合到torch.nn.MultiheadAttention和torch.nn.TransformerEncoderLayer中。
在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel（DP）和DistributedDataParallel（DDP） ，DataParallel是最简单的的单机多卡实现，但是它使用多线程模型，并不能够在多机多卡的环境下使用，所以本文将介绍DistributedDataParallel，DDP 基于使用多进程而不是使用多线程的 DP，并且存在 GIL 争用问题，并且可以扩充到多机多卡的环境，所以他是分布式多GPU训练的首选。
本文主要在对PyTorch官方文档的翻译之上加入了自己的理解，希望给大家一个PyTorch分布式的历史脉络和基本概念，有兴趣的朋友可以仔细研究一下历史，看看一个机器学习系统如何一步一步进入分布式世界 / 完善其功能。
前文我们对DDP的一些支撑模块已经做了介绍，这为本文做了必要的铺垫，本文就开始介绍Python世界代码和C++世界的初始化部分。下文介绍C++世界的核心代码。
这三篇Meteor React Native文章来自Differential，一个专注Meteor应用开发的工作室。 第一篇文章讲述了如何轻松地使用DDP连接一个React Native应用到Meteor服务器上，并且在React Native应用上进行实时交互。 第二篇文章更进一步，讲述了如何基于DDP搭建一个用户认证系统，包括使用用户名/email注册、使用用户名/email/token登录和用户登出的实现。 第三篇文章针对第二篇用户系统的客户端安全性问题给出了解决方案，在传输密码时对于原先的明文进行h
面试的时候，问你，你是如何保证项目质量，有没有指标？这大部分的人的回答都是没有，都是说Bug关闭了，然后产品确认就上线；基本都是内容性的描述，对于整体项目团队的开发，测试，产品的量化评估，很多团队也是没有，基本也都是内容性的输出，无法以数据说话。对于大厂来讲，很多都是质量平台，可以从平台来知道目前项目进度，质量指标等，当然排除流程范围之外，那有哪些量化 指标，可以评估呢？再说下量化评估的指标之前，我说下流程的规范，指标的一致认可，是推行量化的前提；
本系列介绍分布式优化器，分为三篇文章，分别是基石篇，DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器，PyTorch 分布式优化器，按照深度递进。
Meteor非常出色，它开辟了实时Web开发的新时代！但是三年过去了，它也上了年纪。Meatier这个项目旨在实现同Meteor完全一样的功能，但并不采用单一而庞大的结构。本文翻译自meatier项目的README。 它牺牲了一些简洁性换取了巨大的灵活性。 下面是我对Meteor的主要抱怨： 基于Node 0.10，并且在近期不会改变 构建系统不支持代码分离（事实上完全相反，打包整个应用） 全局变量（并没有名称空间） 太依赖websockets（并不是每个页面都需要它） 不能处理CSS模块（CSS都在幕后
从单一的人脸图像生成其对应的视频是一个有趣的问题，研究者们通常利用人脸图像的稀疏特征点(landmarks)结合生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)来进行人脸视频的生成。然而，由稀疏人脸特征点生成的人脸图像通常会遭受质量损失、图像失真、身份改变，以及表情不匹配等问题。
网络的管理控制、鉴权认证等关键功能，主要由核心网负责。核心网的能力是否强大，直接影响了整个网络的性能表现。
选自medium 作者：Kaiyu Yue 机器之心编译 编辑：陈 训练大模型时，如何优雅地减少 GPU 内存消耗？你不妨试试这个 TorchShard 库，兼具模型并行与数据并行等特点，还具有与 PyTorch 相同的 API 设计。 模型并行性能够促进视觉任务的性能。但是目前，还没有一个标准库可以让我们像采用混合精度等其他 SOTA 技术那样轻松地采用模型并行性。 最近，马里兰大学帕克分校计算机科学系的研究者 Kaiyu Yue 开源了一个工具TorchShard，这是一个轻量级的引擎，用于将 Py
Studio One是一款音乐编曲软件，是音乐工作者必不可少的创作工具，用于创建、录制、混合和掌握音乐和其他音频。无论你是第一次接触数字音乐工作站（DAW），还是第一次尝试制作属于自己的音乐，Studio One 6都能给你非凡的体验！Studio One 6新功能包括智能模板、乐谱支持歌词，全局视频轨，还有全新的声码器插件。万众期待的2022新版 Studio One 终于来了！在广受好评的5系列基础上，Studio One 6 又将给喜欢创作音乐的爱好者，带来哪些惊喜功能呢？请跟随 Studio One 中文来一探究竟！抢先体验20项全新功能吧！
今天我想跟大家分享的是一篇虽然有点老，但是很经典的文章，这是一个在分布式训练中会用到的一项技术， 实际上叫ringallreduce。 为什么要叫这个吗？因为现在很多框架，比如像pytorch他内部的分布式训练用到的就是这个。 所以知道他的原理的话也方便我们后面给他进行改进和优化。他是一项来自HPC的技术，但实际上现在分布式机器学习上的很多技术都是借鉴自HPC。下面的内容一部分来自论文，另一部分是来自网络。
在本文[1]中，我们将首先了解数据并行（DP）和分布式数据并行（DDP）算法之间的差异，然后我们将解释什么是梯度累积（GA），最后展示 DDP 和 GA 在 PyTorch 中的实现方式以及它们如何导致相同的结果。
首先申明，这篇博客是用于记录我第一次完全从头到尾跑通一个算法，我会在此博客详细写出我的具体过程，以供大家参考，可能会和炮哥博客有些重合，没办法毕竟我就是用他的博客来训练模型的。但这篇博客我会结合炮哥的博客和我自己训练过程中的一些问题和心得来写，所以还是会有所不的！！！博主其实也是个深度学习的小菜鸟hhh。在此感谢。
DataParallel 使用起来非常方便，我们只需要用 DataParallel 包装模型，再设置一些参数即可。需要定义的参数包括：参与训练的 GPU 有哪些，device_ids=gpus；用于汇总梯度的 GPU 是哪个，output_device=gpus[0] 。DataParallel 会自动帮我们将数据切分 load 到相应 GPU，将模型复制到相应 GPU，进行正向传播计算梯度并汇总：
accelerate 是huggingface开源的一个方便将pytorch模型迁移到 GPU/multi-GPUs/TPU/fp16 模式下训练的小巧工具。
第一章讲了保障项目质量的前6点，是关于比较基础的，接下来是比较虚的知识点，也就是是意识上的东西，对于测试人员和管理层会有比较大的提点，话不多说，续上：
梯度累积是一种增大训练时 batch size的技术，在本地使用 micro-batch 多次进行正向和反向传播积累梯度后，再进行梯度规约和优化器更新，这是用来均摊通信成本的一种常用策略。本文通过几个框架/库的实现对比，让大家对这个技术有进一步的了解。
https://github.com/mathewbarlow/potential-vorticity
人脸视频的生成通常会利用人脸图像的稀疏特征点（landmarks）结合生成对抗网络（GAN）。
在上文我们介绍了如何使用多线程在数据模块中进行模型训练加速，本文我们主要介绍在pytorch中如何使用DistributedDataParallel，torch.multiprocessing等模块来进行多卡并行处理提升模块训练速度。
前文已经对Reducer如何构建和几个重要场景做了介绍，本文就来分析 Reducer 如何实现前向传播。
简单来说，如果数据集较小时推荐尽量使用Map式Dataset，数据量过大、数据量未知、训练内存无法满足时只能使用Iterable式构建Dataset。
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