Profile代码编写 上一节明确了，我们需要加速RWKV模型中rwkv6_linear_attention_cpu的计算，https://github.com/sustcsonglin/flash-linear-attention...这个库在2024年4月份支持了RWKV6模型，它加速RWKV 6 Linear Attention计算的核心api有两个，fused_recurrent_rwkv6和chunk_rwkv6。...）速度有大幅提升，同时kernel的占比也明显更小，GPU kernel分布情况： 在GPU kernel的具体执行分布中，fused_recurrent_rwkv6_fwd_kernel已经是比例的最大的...Triton实现的版本在编译中发生了什么，但真的找到了放弃cuda的理由，毕竟不是专业做这个东西的，而Triton大家都可以写），后续应该会考虑在Triton kernel的基础上继续做优化以及训练性能验证...因此，grid 的大小将是 (4, 4, 16)，相当于有256个Block在并行计算，而每个Block的内部目前Triton的Kernel中指定的是1个warp也就是32个进程来计算。
Keras 2.X版本后可以很方便的支持使用多GPU进行训练了，使用多GPU可以提高我们的训练过程，比如加速和解决内存不足问题。 多GPU其实分为两种使用情况：数据并行和设备并行。...数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份，并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据。...Keras在 keras.utils.multi_gpu_model 中提供有内置函数，该函数可以产生任意模型的数据并行版本，最高支持在8片GPU上并行。...数据并行是指将我们的模型放到多个GPU上去跑，来处理数据集的不同部分，Keras的keras.utils.multi_gpu_model支持任意模型的数据并行，最多支持8个GPU。...我们大多数时候要用到的都是数据并行，其他需求可以参考这篇博客：Keras多GPU及分布式。
来源：Deephub Imba 本文约3200字，建议阅读7分钟 本文将介绍解梯度检查点（Gradient Checkpointing），这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术...并且由于梯度下降算法的性质，通常较大的批次在大多数模型中会产生更好的结果，但在大多数情况下，由于内存限制，我们必须使用适应GPU显存的批次大小。...梯度检查点 在反向传播算法中，梯度计算从损失函数开始，计算后更新模型权重。图中每一步计算的所有导数或梯度都会被存储，直到计算出最终的更新梯度。这样做会消耗大量 GPU 内存。...梯度检查点通过在需要时重新计算这些值和丢弃在进一步计算中不需要的先前值来节省内存。 让我们用下面的虚拟图来解释。 上面是一个计算图，每个叶节点上的数字相加得到最终输出。...记录模型的不同指标，如训练所用的时间、内存消耗、准确性等。 由于我们主要关注GPU的内存消耗，所以在训练时需要检测每批的内存消耗。
该方法在输入 Keras 模型和在多个 TPU 核心上的训练策略后，能输出一个 Keras TPU 模型的实例，且可分配到 TPU 进行运算。...TPUEstimator 隐藏了非常多在 TPU 上训练的细节，例如为多个 TPU 核心复制多个输入和模型等。...这个模型是基于 Keras 构建的，因为除了模型转换与编译，Keras 模型在 TPU 和 GPU 的训练代码都是一样的，且用 Keras 模型做展示也非常简洁。...如下所示，keras_to_tpu_model 方法需要输入正常 Keras 模型及其在 TPU 上的分布式策略，这可以视为「TPU 版」的模型。...GPU 训练模型时，我们会删除模型转换步骤，并保留相同的编译和拟合部分。
单个 GPU 的核心虽然在性能上弱一些，但在处理大数据块的算法上比 CPU 更高效，因为它们具有高度并行的结构，而且核的数量也非常多。...由于图形处理和深度学习在本质上的相似性，GPU 就成为了深度学习和并行计算的首选。 除了 CUDA 就没得选了吗？...之后 PlaidML 0.3.3 发布，开发者可以借助 Keras 在自己的 AMD 和英特尔 GPU 上完成并行深度学习任务。...=keras.losses.sparse_categorical_crossentropy, metrics=['accuracy']) 现在我们拟合模型，测试一下它的准确率。...在 PlaidML 的 GitHub 页面上你能看到更多的 demo 和相关项目，相信随着这一工具的不断发展，它可以支持的算法也会越来越多。我们在自己的笔记本上，也能快速试验个小模型。
GPU显存的时候，用户可以设定此任务占用的GPU显存大小，现在再使用GPU进行新的任务时，就可以并行运行了 如果有多个GPU可以默认指定任务在不同GPU上。...（推测变慢的原因是两个任务并行运算时，对GPU压力更大，每个任务上分配的性能就会降低，类似于在电脑上跑多个任务，电脑会卡顿） 这样做要注意一点，在分配显存空间后，模型训练占据的内存要设置好（这个是指实际占用内存...有两种方法可以在多张GPU上运行一个模型：数据并行/设备并行 大多数情况下，你需要的很可能是“数据并行” 数据并行 数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份，并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据...Keras在 keras.utils.multi_gpu_model 中提供有内置函数，该函数可以产生任意模型的数据并行版本，最高支持在8片GPU上并行。...设备并行 设备并行是在不同设备上运行同一个模型的不同部分，当模型含有多个并行结构，例如含有两个分支时，这种方式很适合。
微软Windows团队的AI已经公布了˚F IRST DirectML的预览作为后端PyTorch训练ML车型。...此版本允许在任何 DirectX12 GPU 和 WSL 上加速 PyTorch 的机器学习训练，释放混合现实计算的新潜力。...在这个名为“DML”的新设备中，通过在调用运算符时引入最少的开销来调用直接 ML API 和 Tensor 原语；它们的工作方式与其他现有后端非常相似。...PyTorch-DirectML 套件可以使用 GPU 机器学习库 DirectML 作为其后端，允许在 DirectX12 GPU 和 WSL（适用于 Linux 的 Windows 子系统）上训练模型...devblogs.microsoft.com/windowsai/introducing-pytorch-directml-train-your-machine-learning-models-on-any-gpu
如何在 GPU 上运行 Keras? 如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行，只要检测到任何可用的 GPU，那么代码将自动在 GPU 上运行。...有两种方法可在多个 GPU 上运行单个模型：数据并行和设备并行。 在大多数情况下，你最需要的是数据并行。 数据并行 数据并行包括在每个设备上复制一次目标模型，并使用每个模型副本处理不同部分的输入数据。...Keras 有一个内置的实用函数 keras.utils.multi_gpu_model，它可以生成任何模型的数据并行版本，在多达 8 个 GPU 上实现准线性加速。...parallel_model.fit(x, y, epochs=20, batch_size=256) 设备并行 设备并行性包括在不同设备上运行同一模型的不同部分。...这里是一个简单的例子： # 模型中共享的 LSTM 用于并行编码两个不同的序列 input_a = keras.Input(shape=(140, 256)) input_b = keras.Input
在这种情况下，CPU实例化基本模型。 然后我们可以在第12行调用multi_gpu_model。这个函数将模型从CPU复制到我们所有的GPU，从而获得一个机，多个GPU数据并行性。...图2 在单个GPU上使用Keras在CIFAR-10上训练和测试MiniGoogLeNet网络架构的实验结果 对于这个实验，我在我的NVIDIA DevBox上使用单个Titan X GPU进行了训练。...图3 在CIFAR10数据集上使用Keras和MiniGoogLeNet的多GPU培训结果（4个Titan X GPU）。训练结果类似于单GPU实验，而训练时间减少了约75％。...正如你所看到的，不仅可以轻松地使用Keras和多个GPU训练深度神经网络，它也是高效的！ 注意：在这种情况下，单GPU实验获得的精度略高于多GPU实验。在训练任何随机机器学习模型时，会有一些差异。...总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。
使用Dropout正则化：为了减少模型的过拟合，AlexNet在全连接层中引入了Dropout正则化技术。该技术通过随机丢弃部分神经元的输出来减少神经元之间的依赖性，提高模型的泛化能力。...GPU并行计算：AlexNet是首个在GPU上使用并行计算的深度学习模型，它充分利用了GPU强大的并行计算能力，加速了模型的训练过程。...alexnet = create_alexnet_model()alexnet.summary()在示例代码中，我们使用TensorFlow和Keras库创建了一个简单的AlexNet模型。...我们通过调用model.summary()方法可以打印出模型的详细结构信息。在实际应用中，我们可以根据具体的数据集和任务需求进行模型的训练和调优。缺点：AlexNet算法比较复杂，参数较多。...每个“Inception模块”包含了多个不同尺寸的卷积核，同时进行卷积操作，并将输出进行拼接。这种多尺度卷积的方式能够捕捉到不同层次、不同尺寸的特征。
这么做很适合超参数调节，因为可以用不同的超参数并行训练。如果一台电脑有两个GPU，单GPU可以一小时训练一个模型，两个GPU就可以训练两个模型。...在单GPU上训练模型，在CPU上并行做预处理，用数据集的prefetch()方法，给GPU提前准备批次数据。...在多台设备上训练模型 有两种方法可以利用多台设备训练单一模型：模型并行，将模型分成多台设备上的子部分；和数据并行，模型复制在多台设备上，每个模型用数据的一部分训练。下面来看这两种方法。...如果加不了GPU，也使不了TPU（例如，TPU没有提升，或你想使用自己的硬件架构），则你可以尝试在多台服务器上训练，每台都有多个GPU（如果这还不成，最后一种方法是添加并行模型，但需要更多尝试）。...要用多个GPU训练Keras模型（先用单机），用镜像策略的数据并行，创建一个对象MirroredStrategy，调用它的scope()方法，获取分布上下文，在上下文中包装模型的创建和编译。
硬件平台：您可能需要将训练扩展到一台机器上的多个 GPU 或一个网络中的多台机器（每台机器拥有 0 个或多个 GPU），或扩展到 Cloud TPU 上。...2.1 MirroredStrategy Tf.distribute.MirroredStrategy 支持在一台机器的多个 GPU 上进行同步分布式训练（单机多卡数据并行）。...变量不会被镜像，而是统一放在 CPU 上，模型和运算会复制到所有本地 GPU（这属于 in-graph 复制，就是一个计算图覆盖了多个模型副本）。...如果只有一个 GPU，则所有变量和运算都将被放在该 GPU 上。这样可以处理 embedding 无法放置在一个 GPU 之上的情况。比如下图是：单机多个 GPU。...strategy.scope() 会指示 Keras 使用哪个策略来进行分布式训练。我们可以通过在此作用域内创建模型/优化器/指标来创建分布式变量而非常规变量。设置完成后，您就可以像平常一样拟合模型。
VGG19上的应用 一个不负责任的Keras介绍（上） 一个不负责任的Keras介绍（中） 一个不负责任的Keras介绍（下） 使用keras构建流行的深度学习模型 Keras FAQ: Frequently...Asked Keras Questions GPU并行训练 常见CNN结构的keras实现 Keras框架介绍 在用了一段时间的Keras后感觉真的很爽，所以特意祭出此文与我们公众号的粉丝分享。...有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型 # 比较常用的是Sequential，它是单输入单输出的 model.add(Dense(output_dim...is my vgg16 model for the task') my_model.summary() 其他Keras使用细节 指定占用的GPU以及多GPU并行 参考： keras指定运行时显卡及限制GPU...、如何使用预训练模型，还介绍了在使用Keras训练网络中的一些tricks。
torch.nn.DataParallel：torch.nn.DataParallel 类可跨多个设备（例如 GPU）并行训练 PyTorch 模型。...有许多不同的策略可用，包括 tf.distribute.MirroredStrategy，它支持在单台机器上的多个 GPU 上进行训练，以及 tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy...，它在具有多个 GPU 的多台机器上提供训练。...Pytorch torch.nn.parallel.DistributedDataParallel：torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 类在多个设备和机器上并行训练...optimization step optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() 这两个例子都展示了如何在多个设备上并行训练
在训练深度神经网络时，研究人员和工程师们需要面对许多挑战，如训练效率低下、过拟合问题等。本文将介绍一些深度学习模型优化的技巧，旨在提高训练效率和模型精度。 1....提前停止（Early Stopping） 过拟合是深度学习中常见的问题，为了避免模型在验证集上过拟合，可以使用提前停止技巧。当验证集上的性能不再提升时，停止训练，防止模型在训练集上过分拟合。...模型压缩与剪枝 深度学习模型通常有大量的参数，导致模型较大，计算量大。模型压缩和剪枝技术可以减少模型的大小和计算量，提高模型在嵌入式设备上的应用性能。...模型并行与分布式训练 对于较大的深度学习模型，单机训练可能会面临内存和计算资源不足的问题。模型并行和分布式训练技术可以将模型训练任务分割成多个部分，分别在多个设备上进行训练，加快训练速度。...数据并行（Data Parallelism）：将训练数据划分成多个部分，分别在不同设备上训练，然后汇总结果。 模型并行（Model Parallelism）：将模型的不同层分配到不同设备上进行训练。
在CPU上的矩阵运算库使用了Eigen而不是BLAS库，能够基于ARM架构编程和优化，因此在移动设备上表现得很好。 目前在单GPU条件下，绝大多数深度学习框架都依赖于cuDNN。...它可以同时运行多个大规模深度学习模型，支持模型生命周期管理、算法实验，并可以高效地利用GPU资源，让TensorFlow训练好的模型更快捷方便地投入到实际生产环境”。...GPU上的计算优先。...MXNet的核心是一个动态的以来调度器，支持自动将计算任务并行化到多个GPU或分布式集群。...DIGITS把所有操作都简化在浏览器中执行，可以算是Caffe在图片分类上的一个漂亮的用户可视化界面(GUI)，计算机视觉的研究者或者工程师可以方便的设计深度学习模型、测试准确率，以及调试各种超参数。
利用不同类型的算法 ? 图 2.「数据并行」方法在分布式训练上包含在多节点上并行分割数据和训练。...由于我们的模型小到可以在单个 GPU 或多 GPU 的单服务器上运行，我们开始尝试使用 Facebook 的数据并行方法。 在概念上，数据并行的分布式训练方法非常直接： 1....我们支持模型适应单个服务器和多个 GPU，原始版本只支持单个 GPU 模型。 4. 最后，我们根据大量初始用户的反馈对 API 进行了多处改进。...收集和分享调整分布式深度学习模型参数的心得：Facebook 的「一小时训练 ImageNet 论文」描述了与在单 GPU 上训练模型相比，分布式训练任务需要超参数调整以达到甚至超越前者的准确性。...Facebook 证明了在 256 块 GPU 上训练 TensorFlow 模型的可行性。 3. 加入超大模型示例：Horovod 目前支持适用于单 GPU，同时也支持多 GPU 服务器的模型。
在训练模型的时候最好不要只关注最终的结果，耐心观察整个训练过程，查看每个epoch的训练结果，弄清楚模型的训练曲线是否正常，是否出现过拟合等现象。...该项目是用于并行化Sklearn机器学习模型的拟合和灵活评分的数据包，具有可视化的功能。一旦导入该数据包，就可以自由使用bestFit()或其他功能。 ?...该项目建在Keras深度学习框架之上，拥有以下选择功能： 一种现代神经网络架构，利用新技术作为注意力加权和跳跃嵌入来加速培训并* 提高模型质量； 能够在字符级或字级上训练并生成文本； 能够配置RNN大小...，RNN层数量以及是否使用双向RNN； 能够训练任何通用输入文本文件，包括比较大的文件； 能够在GPU上训练模型，然后可以用CPU生成文本； 能够在GPU上训练时利用强大的CuDNN实现RNN，与典型的...可以在Github上找到更多信息和示例。 5.Magnitude Magnitude是一个快速、简单的矢量嵌入实用程序库。它也是一种功能丰富的Python软件包和矢量存储文件格式。
本文主要从 并行模式、架构模式、同步范式、物理架构、通信技术 等五个不同的角度来分类。 1.1 并行模式 分布式训练的目的在于将原本巨大的训练任务拆解开撑多个子任务，每个子任务在独立的机器上单独执行。...数据并行是在每个worker上存储一个模型的备份，在各个worker 上处理不同的数据子集。然后需要规约(reduce)每个worker的结果，在各节点之间同步模型参数。...同时在多个子图之间通过通信算子来实现模型并行。但是这种实验 起来比较复杂。工业界还是以数据并行为主。...1.4 物理架构 物理架构主要是“GPU”架构，就是常说的(单机单卡、单机多卡、多机单卡、多机多卡) 单机单卡：常规操作 单机多卡：利用一台GPU上的多块GPU进行分布式训练。数据并行和模型并行皆可。...这是数据并行的典型，需要将模型复制到每个GPU上，并且一但GPU0计算出梯度，则需要同步梯度，这需要大量的GPU数据传输（类似PS模式）；2、DDP：在每个GPU的进程中创建模型副本，并只让数据的一部分对改
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