随笔分类 -  001_机器学习

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[源码解析] NVIDIA HugeCTR，GPU版本参数服务器--- (6) --- Distributed hash表
摘要：在这系列文章中，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。 阅读全文
posted @ 2022-02-23 17:42 罗西的思考 阅读(975) 评论(0) 推荐(0)
[源码解析] NVIDIA HugeCTR，GPU版本参数服务器--- (5) 嵌入式hash表
摘要：在这篇文章中，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。 阅读全文
posted @ 2022-02-22 18:09 罗西的思考 阅读(1146) 评论(0) 推荐(0)
[源码解析] NVIDIA HugeCTR，GPU版本参数服务器--- (4)
摘要：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。 阅读全文
posted @ 2022-02-21 19:36 罗西的思考 阅读(763) 评论(0) 推荐(0)
[源码解析] NVIDIA HugeCTR，GPU版本参数服务器---(3)
摘要：在本系列中，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。 阅读全文
posted @ 2022-02-17 17:40 罗西的思考 阅读(917) 评论(0) 推荐(0)
[源码解析] NVIDIA HugeCTR，GPU版本参数服务器--- (2)
摘要：在这篇文章中，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。 阅读全文
posted @ 2022-02-16 20:04 罗西的思考 阅读(1218) 评论(0) 推荐(1)
[源码解析] NVIDIA HugeCTR，GPU 版本参数服务器 --(1)
摘要：本系列之中我们将会介绍 NVIDIA 出品的 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。 阅读全文
posted @ 2022-02-15 19:29 罗西的思考 阅读(2914) 评论(2) 推荐(0)
[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (5) --Pipedream Flush
摘要：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并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。 阅读全文
posted @ 2022-02-14 17:31 罗西的思考 阅读(7032) 评论(3) 推荐(0)
[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行
摘要：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并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。 阅读全文
posted @ 2022-02-10 18:42 罗西的思考 阅读(8948) 评论(0) 推荐(2)
[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现
摘要：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并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。 阅读全文
posted @ 2022-02-08 16:31 罗西的思考 阅读(10232) 评论(3) 推荐(1)
[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构
摘要：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并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。本文将对 Megatron 的基本架构做一下梳理。 阅读全文
posted @ 2022-02-07 20:12 罗西的思考 阅读(13649) 评论(2) 推荐(0)
[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础
摘要：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并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。 阅读全文
posted @ 2022-01-27 18:50 罗西的思考 阅读(26443) 评论(2) 推荐(1)
[源码分析] Facebook如何训练超大模型--- (5)
摘要：FSDP是Facebook 深度借鉴微软ZeRO之后提出的PyTorch DDP升级版本，可以认为是对标微软 ZeRO，目标是训练超大规模模型，本文我们介绍 Activation recomputation 相关知识。 阅读全文
posted @ 2022-01-26 08:47 罗西的思考 阅读(1517) 评论(0) 推荐(0)
[源码分析] Facebook如何训练超大模型---(4)
摘要：FSDP是Facebook 深度借鉴微软ZeRO之后提出的PyTorch DDP升级版本，可以认为是对标微软 ZeRO，目标是训练超大规模模型，之前文章之中我们谈到了FSDP支持混合精度训练，所以我们再来看看相关知识。 阅读全文
posted @ 2022-01-24 18:44 罗西的思考 阅读(1561) 评论(3) 推荐(0)
[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3)
摘要：FSDP是Facebook 深度借鉴微软ZeRO之后提出的PyTorch DDP升级版本，可以认为是对标微软 ZeRO，目标是训练超大规模模型。前文我们介绍了 FSDP 如何使用，本文从源码角度来介绍 FSDP 如何实现 offload。 阅读全文
posted @ 2022-01-21 14:35 罗西的思考 阅读(3880) 评论(6) 推荐(0)
[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2)
摘要：FSDP是Facebook 深度借鉴微软ZeRO之后提出的PyTorch DDP升级版本，可以认为是对标微软 ZeRO，目标是训练超大规模模型。前文我们介绍了 FSDP 如何使用，本文从源码角度来介绍 FSDP 如何实现参数分区。 阅读全文
posted @ 2022-01-19 19:53 罗西的思考 阅读(3349) 评论(2) 推荐(0)
[源码分析] Facebook如何训练超大模型---(1)
摘要：FSDP（Fully Sharded Data Parallel）是Facebook 深度借鉴微软ZeRO之后提出的PyTorch DDP升级版本，可以认为是对标微软 ZeRO，其本质是 parameter sharding。 阅读全文
posted @ 2022-01-17 19:47 罗西的思考 阅读(5103) 评论(0) 推荐(0)
[论文翻译] 分布式训练 Parameter Sharding 之 Google Weight Sharding
摘要：本文以Google 论文 [Automatic Cross-Replica Sharding of Weight Update in Data-Parallel Training]为主来学习Parameter Sharding。 阅读全文
posted @ 2022-01-13 19:48 罗西的思考 阅读(1285) 评论(2) 推荐(0)
[论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 ZeRO
摘要：本文以论文和官博为主来进行分析ZeRO，这是微软开发的一个可以高效利用显存的优化器，其会将模型状态量（优化器状态，梯度和模型参数）分布在多个并行 GPU 之上，目的是在不使用模型并行的情况下对让数十亿参数模型进行训练。 阅读全文
posted @ 2022-01-11 10:13 罗西的思考 阅读(5738) 评论(6) 推荐(1)
[源码解析] PyTorch 分布式之 ZeroRedundancyOptimizer
摘要：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。 阅读全文
posted @ 2022-01-10 16:47 罗西的思考 阅读(5455) 评论(0) 推荐(2)
[源码解析] 快手八卦 --- 机器学习分布式训练新思路(3)
摘要：“Bagua“ 是快手和苏黎世理工（ETH Zürich）联合开发的分布式训练框架。其专门针对分布式的场景设计特定的优化算法，实现算法和系统层面的联合优化，力图极致化分布式训练的效率。 阅读全文
posted @ 2022-01-06 20:13 罗西的思考 阅读(1150) 评论(5) 推荐(0)

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