而在 PLANNING RUN 的时候,SAP 又区分为 short term setting(for MRP, MPS ) and long term setting (for Long term planning )
批量大小Lot size是SAP ERP系统中MRP运算时用来计算计划订单/采购申请的数量的一个程序配置。物料主数据中MRP 1的批量大小，就是为物料确定一个计算获取数量的程序，以确定该物料在进行MRP运算时计算数量的算法。
针对物SAP上线后在MRP产生的采购申请会产生修改、合批的情况，同时希望该部分采购申请传输到供应商门户后，可以将MRP运算的标准数量显示出来，为了评估工作量，现对于产生情况做具体分析。
批量成本估算 【前言】 单个物料的成本估算我们使用事务代码CK11N，标记/发布使用事务代码CK24，那么若有大批量新建的物料需要做成本估算，怎么办？
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这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题。结合一些理论知识，通过大量实验，文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响、如何影响以及如何缩小影响等有关内容。
不够快！还不够快？ 在 NLP 和 CV 任务上，为了加速神经网络的训练，借助 32K 的批量大小（batch size）和 8 块 GPU，只需 14 分钟就完成 ImageNet 的训练，76 分钟完成 Bert 的训练。研究人员对训练速度的渴望从来没有停止过。 那，只用 1 块 GPU 够不够？在推荐系统上，不仅可以，还能将批量大小继续提升！ 最近，字节跳动AML（应用机器学习团队）和新加坡国立大学的研究人员提出了一个新的优化方法 CowClip，在公开点击率预测数据集 Criteo 上最高支持 12
选自UC Berkeley 机器之心编译 参与：李泽南、蒋思源 今年 6 月，Facebook 实现 1 小时训练 ImageNet 的成绩之后，通过增加批量大小以加快并行训练速度的方式引发了人们的关注。最近 UC Berkeley 的研究人员们为我们展示了 24 分钟训练 ImageNet 的成绩，他们将批量大小增加到了 32k。研究人员表示，在同样成绩下，新的方法使用的计算设备成本（120 万美元）大大低于 Facebook（410 万美元）。 对于深度学习应用而言，模型、数据集越大，结果就越精确，但同
每天都在千变万化 你看那潮起潮落人来了又走了 路边树又冒了新芽 你叹这世间多情的人 他们的故事都太认真 你看那多情人放不下 得不到也忘不了 不过是庸人自扰
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选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源、李亚洲、路雪 自 Facebook 发布 1 小时训练 ImageNet 论文以来，很多研究者都在关注如何使用并行训练来提高深度学习的训练速度。Facebook 提出了一种提高批量大小的分布式同步 SGD 训练方法，而 Yang You 等人在 Facebook 的论文上更进一步采用层级对应的适应率缩放（LARS）来对每一层网络使用不同的学习率。他们在 AlexNet 和 ResNet-50 模型上分别实现了 8129 和 32768 的批量大小，而且在加速训练的
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源 由于近来互联网数据越来越大，深度学习模型越来越复杂，执行训练的时间也越来长。因此近日 Facebook 提出了一种将批量大小提高的分布式同步 SGD 训练方法，希望能有助于解决越来越长的训练时间。以下机器之心对该文论进行了部分编译，该论文详细内容请查看论文链接。 论文：Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour 论文链接：https://research.fb.com/wp-content
尽管 BERT效果惊人，但它所需的计算量非常大，原作者在论文中也表示每次只能预测 15% 的词，因此模型收敛得非常慢。如果我们想保留这种 Mask 机制，那么就需要寻找另一种加速方法了。
选自arXiv 作者：吴育昕、何恺明 机器之心编译 自 Facebook 在 2017 年 6 月发布 1 小时训练 ImageNet 论文以来，很多研究者都在关注如何使用并行训练来提高深度学习的训练速度，其研究所使用的批尺寸也呈指数级上升。近日，FAIR 研究工程师吴育昕、研究科学家何恺明提出了组归一化（Group Normalization）方法，试图以小批尺寸实现快速神经网络训练，这种方法对于硬件的需求大大降低，并在实验中超过了传统的批归一化方法。 批归一化（Batch Norm/BN）是深度学习中非
随机梯度下降是训练深度学习模型的主要方法。
“深度强化学习一直以来都以智能体训练时间长、计算力需求大、模型收敛慢等而限制很多人去学习，比如：AlphaZero训练3天的时间等，因此缩短训练周转时间成为一个重要话题。深度强化学习大神Pieter Abbeel最近发表了深度强化学习的加速方法，他从整体上提出了一个加速深度强化学习周转时间的方法，成功的解决了一些问题，Pieter Abbeel，伯克利大学教授，也是强化学习的重要科学家之一。”
这一次，来自富士通的研究人员用上了 2048 块 GPU，以 81,920 的批量大小用 74.7 秒完成了 ResNet-50 训练。
作者：Devansh 翻译：汪桉旭校对：zrx 本文约3300字，建议阅读10分钟本文对批量大小和监督学习的相关研究进行了总结。 批大小是机器学习中重要的超参数之一。超参数定义了更新内部模型参数之前要处理的样本数，这是确保模型达到最佳性能的关键步骤之一。当前，针对不同的批大小如何影响ML工作流，已经开展了很多研究。本文对批量大小和监督学习的相关研究进行了总结。为全面了解该过程，我们将关注批大小如何影响性能、训练成本和泛化。 训练性能/损失 训练性能/损失是我们关心的主要指标。“批大小”与模型损失有一个有趣的
本文来源于博主知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56085913
在深度学习项目中，CUDA内存溢出（OutOfMemoryError）是一个常见的难题，尤其在使用PyTorch框架进行大规模数据处理时。本文详细讨论了CUDA内存溢出的原因、解决方案，并提供了实用的代码示例。我们将围绕OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误进行深入分析，探讨内存管理、优化技巧，以及如何有效利用PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量来避免内存碎片化。本文内容丰富，结构清晰，旨在帮助广大AI开发者，无论是深度学习的初学者还是资深研究者，有效解决CUDA内存溢出问题。关键词包括CUDA内存溢出、PyTorch、内存管理、内存碎片化、深度学习优化等，确保容易被搜索引擎检索到。
【新智元导读】此前，伯克利、TACC和UC戴维斯的研究人员使用新算法，在24分钟内训练完AlexNet，1小时训练完ResNet，创下了纪录。现在，他们继续推进，使用1024个CPU，在11分钟内训练
今天看到微软研究院开源了一个新的C#项目，叫Garnet，它实现了Redis协议，可以直接将Redis替换为Garnet，客户端不需要任何修改。根据其官网的信息，简单的介绍一下它。
选自TensorFlow.org 机器之心编译 参与：蒋思源、黄小天 自 TensorFlow 1.0 发布以来，越来越多的机器学习研究者和爱好者加入到这一阵营中，而 TensorFlow 近日官方又发表了该基准。因此本文通过将一系列的图像分类模型放在多个平台上测试，希望得出一些重要结果并为 TensorFlow 社区提供可信的参考。不仅如此，同时在本文最后一节中还将给出测试进行的细节和所使用脚本的链接。 图像分类模型的测试结果 InceptionV3、ResNet-50、ResNet-152、VGG16
从理论分析入手把握大规模神经网络优化的规律，可以指导实践中的超参数选择。反过来，实践中的超参数选择也可以指导理论分析。本篇文章聚焦于大语言模型，介绍从 GPT 以来大家普遍使用的训练超参数的变化。
AI科技评论按：近日，FAIR 研究工程师吴育昕和研究科学家何恺明联名著作的一篇论文 Group Normalization 提到了一种新的训练神经网络的方法。该方法称为群组归一化（Group Normalization），试图以群组方式实现快速训练神经网络，这种方法对于硬件的需求大大降低，并在实验中超过了传统的批量归一化方法。 批量归一化和群组归一化 批量归一化（Batch Normalization，以下简称 BN）是深度学习发展中的一项里程碑式技术，可让各种网络并行训练。但是，批量维度进行归一化会带来
今天为大家介绍的是来自清华研究大学团队的一篇论文。单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据是理解“生命之语”的强大工具，能为各种生物医学任务提供新见解。近来，大规模语言模型（LLMs）开始用于细胞表征学习。但现有基于BERT架构的细胞表征学习方法存在问题，它们产生的嵌入空间不均匀，导致语义表达效率不高。对比学习通过均匀分布嵌入来解决这个问题。然而，对比学习中更大的批量大小能带来更好的表征，但scRNA-seq数据的高维性和LLMs的大参数量限制了其实际应用。为解决这个问题，作者提出了一种新颖的“分而治之”对比学习方法，它能够解耦批量大小和GPU内存大小的关系，用于细胞表征学习。基于这种方法，作者介绍了单细胞语言模型（CellLM），这是一个大规模的细胞表征学习模型，能够处理包含成千上万基因的高维scRNA-seq数据。CellLM拥有超过5000万个参数，利用200万个scRNA-seq数据进行训练，它是首次尝试从正常细胞和癌细胞中学习细胞语言模型。CellLM在所有评估的下游任务中都达到了新的最先进水平。
PyTorch 2.0 于 2022 年 12 月上旬在 NeurIPS 2022 上发布，它新增的 torch.compile 组件引起了广泛关注，因为该组件声称比 PyTorch 的先前版本带来更大的计算速度提升。
BN 需要用到足够大的批大小（例如，每个工作站采用 32 的批量大小）。一个小批量会导致估算批统计不准确，减小 BN 的批大小会极大地增加模型错误率。加大批大小又会导致内存不够用。
本文提出了一种大批量训练算法 AGVM (Adaptive Gradient Variance Modulator)，不仅可以适配于目标检测任务，同时也可以适配各类分割任务。AGVM 可以把目标检测的训练批量大小扩大到 1536，帮助研究人员四分钟训练 Faster R-CNN，3.5 小时把 COCO 刷到 62.2 mAP，均打破了目标检测训练速度的世界纪录。
本文整理自讲座： 演讲者为： 功能强大的低能耗设备的引入引发了可以在边缘运行的高级 AI 方法的新时代。但是由于与边缘设备相关的严格限制，在边缘训练和部署深度学习模型可能会令人生畏。您如何构建一个不太复杂或太大而无法在边缘设备上运行的模型，但仍能充分利用可用硬件？NVIDIA Jetson是当今最受欢迎的低功耗边缘硬件系列之一。它旨在加速边缘硬件上的深度学习模型，无论是机器人、无人机、物联网设备还是自动驾驶汽车。 是什么让 Jetson 上的深度学习变得困难？ 在最好的情况下，深度学习并不是那么容易做好
AI 研习社按：谷歌去年年中推出的 TPUv1 一度让英伟达感受到威胁将近，而现在的谷歌 TPU 二代 TPUv2 则着着实实得将这份威胁变成了现实，去年的评测中英伟达 Tesla V100 尚能不惧谷歌 TPUv1 的挑战，但是现在谷歌 TPU 二代来了，英伟达 Tesla V100 尚能战否？
reindex和snapshot的速率比用filebeat或者kafka到es的写入速率慢好几个数量级（集群写入性能不存在瓶颈），reindex/snapshot的时候CPU还是IO使用率都很低，是不是集群受什么参数限制了reindex和snapshot的速率？
这位作者说GPT-4的详细信息已经泄露，不知道可信度如何。一些关键信息：- GPT-4的大小是GPT-3的10倍以上。我们认为它在120层中总共有大约1.8万亿个参数。- GPT-4是多个专家模型混合在一起，但不是之前说的8个专家，而是16个。研究人员已经证明，使用64到128个专家比16个专家能够获得更好的损失，但这只是纯粹的研究。OpenAI选择16个专家的一个原因是，更多的专家在许多任务上难以泛化。更多的专家也可能更难以达到收敛。- 预训练阶段的上下文长度（seqlen）为8k。GPT-4的32k seqlen版本是在预训练后对8k进行微调的结果。- 为了在所有的A100s GPUs上并行化，他们使用了8路张量并行，因为这是NVLink的限制。- 如果他们在云中的成本约为每小时1美元/A100，那么这次运行的训练成本将约为6300万美元。- GPT-4推理成本是175B参数的Davinchi的3倍。这主要是由于GPT-4需要更大的集群和实现的利用率更低。它的成本估计是0.0049/ 1K tokens。（目前GPT-4的API价格大约是
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/376925457
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 有关 batch size 的设置范围，其实不必那么拘谨。 我们知道，batch size 决定了深度学习训练过程中，完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代（iteration）之间梯度的平滑程度。batch size 越大，训练速度则越快，内存占用更大，但收敛变慢。 又有一些理论说，GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥更好性能，因此设置成 16、32、64、128 … 时，往往要比设置为其他倍数时表现更优。 后者是否是一种
作者：Sebastian Raschka 机器之心编译 编辑：泽南 有关 batch size 的设置范围，其实不必那么拘谨。 我们知道，batch size 决定了深度学习训练过程中，完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代（iteration）之间梯度的平滑程度。batch size 越大，训练速度则越快，内存占用更大，但收敛变慢。 又有一些理论说，GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥更好性能，因此设置成 16、32、64、128 … 时，往往要比设置为其他倍数时表现更优。 后者是否是一种玄
1 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/discussions/3889 禁用硬件 GPU 调度。
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。
与 AdamW 和各种自适应优化器需要同时保存一阶和二阶矩相比，Lion 只需要动量，将额外的内存占用减半。 这在训练大型模型和大Batch size时很有用。 例如，AdamW 需要至少 16 个 TPU V4 芯片来训练图像大小为 224、批量大小为 4,096 的 ViT-B/16，而 Lion 只需要8个。
今天给大家介绍的是何凯明等人在CVPR2020上发表的文章MomentumContrast for Unsupervised Visual Representation Learning。如果从字典查找的角度看对比学习，那么这篇文章提出了动量对比（Moco）的方法，就是利用队列和移动平均编码器构建出动态字典进行查找。这就能够动态地构建一个大而一致的字典，从而增强无监督对比学习。实验结果表明Moco学习到的表征能够很好地用到下游任务中。Moco在7个检测/分割任务中超过了其他通过有监督预训练模型的结果。这表明在许多视觉任务中，无监督和有监督的表征学习之间的差距已经基本上被缩小了。
今天为大家介绍的是来自Nathan C. Frey团队的一篇论文。在数据可用性和计算量方面的大规模扩展，使得深度学习在自然语言处理和计算机视觉等关键应用领域实现了重要突破。越来越多的证据表明，在科学深度学习中，规模可能是一个关键因素，但科学领域中物理先验的重要性使得规模扩展的策略和益处尚不确定。在这里，作者通过改变模型和数据集的大小（跨越多个数量级），研究了大型化学模型中的神经缩放行为，研究对象包括拥有超过十亿参数的模型，这些模型在高达一千万数据点的数据集上进行了预训练。
来源：Deephub Imba本文约2000字，建议阅读5分钟本文为你介绍了如批量大小在机器学习中的重要性。 批大小是机器学习中重要的超参数之一。这个超参数定义了在更新内部模型参数之前要处理的样本数量。 上图为使用 SGD 测试不同批量大小的示例。 批量大小可以决定许多基于深度学习的神经网络的性能。有很多研究都在为学习过程评估最佳批量大小。例如，对于 SGD可以使用批量梯度下降（使用批量中的所有训练样本）或小批量（使用一部分训练数据），甚至在每个样本后更新（随机梯度下降）。这些不同的处理方式可以改变模型训
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。
作者：Dmytrii S. 翻译：陈之炎 校对：卢苗苗 本文与大家讨论深度学习泛化理论中的一些经验并试图对它做出解释。 我们可以从最新的关于深度学习“炼金术”的悖论研究中了解一二。 动机 深度学习目前正被用于方方面面。但是，人们经常批评它缺乏一个基础理论，能够完全解释其为什么能如此神奇。最近，神经信息处理系统大会(NIPS)的时间测试奖(Test-of-Time)得主将深度学习比作“炼金术”。 尽管解释深度学习泛化理论仍然是一个悬而未决的问题，在这篇文章中，我们将讨论这个领域最新的理论和先进的经验，并试
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