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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 ...
在这个系列中,我们介绍了 HugeCTR,这是一个面向行业的推荐系统训练框架,针对具有模型并行嵌入和数据并行密集网络的大规模 CTR 模型进行了优化。
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...
本文我们主要来看看ParameterServerStrategy如何分发计算,也就是ClusterCoordinator如何运作。这是TF分布式的最后一篇。
对于 ParameterServerStrategy V2,我们将从几个方面来研究:如何与集群建立连接,如何生成变量,如何获取数据,如何运行。其中,变量和作用域...
前一篇我们分析了MirroredStrategy 的基本架构和如何更新变量,本文我们来看看 MirroredStrategy 如何运行。具体希望了解的是,Mir...
MirroredStrategy 策略通常用于在一台机器上用多个GPU进行训练。其主要难点就是:如何更新 Mirrored 变量?如何分发计算?本文我们看看其总...
在 TensorFlow 之中,分布式变量是在多个设备上创建的变量。Mirrored variable 和 SyncOnRead variable 是两个例子。...
前文之中我们已经介绍了 Strategy 这个基本概念,tf.distribute.Strategy 是一个可在多个 GPU、多台机器或 TPU 上进行分布式训...
https://tensorflow.google.cn/guide/distributed_training(此文的信息是2.3版本之前)。
当计算图在设备之间划分之后,跨设备的 PartitionGraph 之间可能存在着数据依赖关系,因此 TF 在它们之间插入 Send/Recv 节点,这样就完成...
前文中,Master 在流程之中先后调用了 gRPC 给远端 worker 发送命令,即,GrpcRemoteWorker 类中的每一个函数都通过调用 Issu...
在具体介绍 TensorFlow 分布式的各种 Strategy 之前,我们首先需要看看分布式的基础:分布式环境。只有把基础打扎实了,才能在以后的分析工作之中最...
会话机制是TensorFlow 分布式运行时的核心,我们接下来按照从 Client 到 worker 的流程,把 Session 机制从前到后走一边。
我们接下来介绍缓存机制。为什么要缓存?因为集群内部有众多 worker。在 Master 与 Worker 之间,Worker 和 Worker 之间都需要交互...
读论文有一种原则是:本领域最经典的论文,近5年最热的论文,近1年最新的论文。按照这个原则,本文主要介绍一篇Tensorflow 经典论文 Implementat...
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