（3）一个任务调度器，用于分配时间资源以优化 DNN 中的多个子图。 Program sampler. Ansor 必须解决的一个关键挑战是为给定的计算图生成一个大的搜索空间。...这带来了Ansor最终的挑战：在为多个子图生成程序时如何分配时间资源。Ansor中的任务调度器（第 6 节）使用基于梯度下降的调度算法将资源分配给更可能提高端到端DNN性能的子图。 ?...4.1 草图的生成 如Figure4所示，程序采样器接受一个子图作为输入。图 5 中的第一列展示了输入的两个示例。...由于我们的目标程序主要是数据并行张量化程序，它们由多个交错循环嵌套构成，最里面的语句是几个赋值语句，我们训练代价模型来预测循环中最里面的一个非循环语句的得分。...深度学习网络的总优化次数由 ANSOR 的使用者给定，然后由 Schedule Task 模块来确定如何将这些优化次数分配到不同的子图优化任务上。
张量所在设备的分配器负责管理张量的存储区，张量存储缓冲区是引用计数的，在没有引用保留时会进行释放。 3.3 单设备执行 让我们首先考虑最简单的执行场景：一个拥有单个设备的工作者进程。...3.4.2 跨设备通信（Cross-Device Communication） 一旦决定了节点如何放置到设备之上（node placement），图就被划分成一组子图，每个设备一个子图。...在决定设备如何放置之后，将为每个设备创建一个子图。发送/接收节点对在跨工作进程通信时候使用远程通信机制（如 TCP 或 RDMA）来跨机器边界移动数据。...选项包括使用更复杂的启发算法来确定计算图执行的顺序，重新计算张量而不是将其保留在内存中，以及将长期张量从 GPU 内存交换到更大的主机 CPU 内存。...类似地，每个带有端口的输出名称都连接到一个特殊的 fetch 节点，该节点被用来保存输出张量，并在运行调用完成时将其返回给客户端。
张量并行则是层内分割，把某一个层做切分，放置到不同设备之上，也可以理解为把矩阵运算分配到不同的设备之上，比如把某个矩阵乘法切分成为多个矩阵乘法放到不同设备之上。...具体如下图，上面是层间并行（流水线并行），纵向切一刀，前面三层给第一个GPU，后面三层给第二个GPU。下面是层内并行（tensor并行），横向切一刀，每个张量分成两块，分到不同GPU之上。...Megatron-LM 开发人员展示了一个如何结合流水线、张量和数据并行，名为PTD-P的技术，这项技术将以良好的计算性能（峰值设备吞吐量的52%）在1000个GPU上训练大型语言模型。...Megatron 提出了一个新的交错schdule，与以前提出的schdule相比，它可以在稍微提高内存占用的基础上提高多达10%的吞吐量。...Megatron 的 Feed Forward 是一个两层多层感知器（MLP），第一层是从 H变成4H，第二层是从 4H 变回到 H，所以Transformer具体架构如下，紫色块对应于全连接层。
在这一节，我们首先介绍了物理学家量化相关性的方法，然后讨论了可以如何将这些方法用于机器学习领域的分析。 ? 图 2：图片为 8×8 大小。a) 交错分区的图示，b) 左右分区的图示。...在第 7 节，我们说明了这种对卷积网络的归纳偏置的控制可以如何通过适当调整每一层的通道数量来实现。 5. 张量网络和张量分解 ? 图 3：张量网络（TN/Tensor Networks）的简单介绍。...a) 该张量网络中的张量用节点表示，节点的度（degree）对应于由其所表示的张量的阶数。b) 用 TN 符号表示的一个矩阵乘一个张量。收缩（contracted）指数用 k 表示并且相加。...c) 一个更加复杂的例子——一个网络使用在稀疏互连的低阶张量上的收缩表示一个更高阶的张量。...一个用作张量网络的卷积网络 ? 图 4：a) 张量网络（TN）形式的奇异值分解。Λ 节点表示一个对角矩阵、U 和 V 节点表示正交矩阵。b) 相当于 CP 分解的 TN。 ?
我们可以从A和B Load 2个子矩阵（tile），Compute 两个子矩阵，Store 结果到C的内存中。...得到的下一个对齐大小替换轴 i 处维度大小获得的一个更大的rTile。...给定一个张量表达式expr和目标设备dev，该算法在顶层内存构造一个初始化的rTile T并递归的放大T（对应第4行的EnlargeTile）。...每一步，它都会枚举下一个更大的rTile T‘，最大程度的提高数据重用得分（对应第10行的GetNextRTileShapes）。...我们将大型算子（例如，kernel时间大于 5ms）绘制在 y 轴为对数尺度的顶部子图中，而底部 4 个子图是其它中小型算子。
虽然这种方法可以实现单个适配器的低延迟推理和跨适配器的串行执行，但在同时为多个适配器提供服务时，会显著降低整体服务吞吐量并增加总延迟。总之，如何大规模服务于这些微调变体的问题仍未得到解决。...跨并发适配器的批处理能力给内存管理带来了新的挑战。第 5 节，研究者将 PagedAttention 推广到 Unfied Paging，支持动态加载 LoRA 适配器。...为了实现这一点，他们首先为内存池静态分配一个大缓冲区，除了 base 模型权重和临时激活张量占用的空间外，该缓冲区使用所有可用空间。...KV 缓存和适配器权重都以分页方式存储在内存池中，每页对应一个 H 向量。因此，序列长度为 S 的 KV 缓存张量占用 S 页，而 R 级的 LoRA 权重张量占用 R 页。...图 3 展示了内存池布局，其中 KV 缓存和适配器权重以交错和非连续方式存储。这种方法大大减少了碎片，确保不同等级的适配器权重能以结构化和系统化的方式与动态 KV 缓存共存。
torch.exp(x) # tensor([2.7183e+00, 7.3891e+00, 5.4598e+01, 2.9810e+03]) 也可以把多个张量连结（concatenate）在一起，把它们端对端地叠起来形成一个更大的张量...可以看到，第一个输出张量的轴-0长度（6）是两个输入张量轴-0长度的总和（3 + 3）；第二个输出张量的轴-1长度（8）是两个输入张量轴-1长度的总和（4 + 4）。...广播机制将两个矩阵广播为一个更大的3\times2矩阵，矩阵a将复制列，矩阵b将复制行，然后再按元素相加。 索引和切片 索引和切片操作与Python和pandas中的数组操作基本一致。...节省内存 运行一些操作可能会导致为新结果分配内存。 例如，如果用Y = X + Y，将取消引用Y指向的张量，而是指向新分配的内存处的张量。...为了说明这一点，首先创建一个新的矩阵Z，其形状与另一个Y相同，使用zeros_like来分配一个全0的块。 Z = torch.
arxiv.org/abs/2104.04473 主要内容： 1.基于PipeDream-Flush提出了交错式调度，之前如果每个设备有 4 层（即设备 1 有 1 – 4 层，设备 2 有 5 – 8...通过这种方案，流水线中的每个设备都被分配多个流水线阶段（与以前相比，每个流水线阶段的计算量更少）。...3.张量并行和流水线并行的通信优化 图中(a)是优化前，Device1和2是张量并行，Device1/2和Device3/4之间做流水线并行，分别计算完通过all_gather算子每张卡都有完整的输出，...图中(b)是优化后，Device1和2分别计算完做一次Scatter，Device1把自己分配到的输出给Device 3，Device 2把自己分配到的输出给Device 4。...Device 3/4先做一次all_gather，都拿到完整的数据。使得在流水线并行中每个相邻的设备之间的通信量减少到原来的1/t，t是张量并行的数量。
Enter(name)：Enter 操作符将其输入转发到由给定名称唯一标识的执行帧。这个 Enter 操作用于将一个执行帧中的张量传递给一个子执行帧。...Exit：Exit 操作符将一个张量从一个执行帧返回给它的父执行帧。一个执行帧可以有多个 Exit 操作返回到父执行帧，每个操作都异步地将张量传回给父帧。...该翻译确保每个循环被静态地分配一个唯一的框架名称。 4. 实现 TensorFlow 运行时负责数据流图的执行。让我们先快速浏览一下。...为了在多个设备上运行，TensorFlow 会自动将操作分配到设备集上。TensorFlow 基于设备的具体放置来自动将数据流图分割成一组子图，每个设备一个子图。...图 4 划分后的计算图 当一个子图被分配到某一个设备之后，这个子图就被该设备的本地执行器管理。执行器从源节点开始，依次执行准备好的节点。除了合并节点外，一个节点在其所有输入都可用时，就成为就绪节点。
张量和PyTorch张量之间的抽象概念的区别在于PyTorch张量给了我们一个具体的实现，我们可以在代码中使用它。 ?...在上一篇文章中《Pytorch中张量讲解 | Pytorch系列（四）》，我们了解了如何使用Python列表、序列和NumPy ndarrays等数据在PyTorch中创建张量。...，并为我们的张量创建需求提出一个最佳的选择。...如果在numpy.ndarray对象和张量对象之间进行大量来回操作，则as_tensor() 的性能提高会更大。但是，如果仅执行一次加载操作，则从性能角度来看不会有太大影响。...总结： 至此，我们现在应该对PyTorch张量创建选项有了更好的了解。我们已经了解了工厂函数，并且了解了内存共享与复制如何影响性能和程序行为。
随着模型变得更深更大，每一层的激活值张量都需要保留在显存中。 以 ResNet50 为例，在模型的训练中，前向传播中 50 层的计算结果都需要保存在显存中，以便让反向传播利用这些张量计算梯度。...4 张 V100，显存占满，而 GPU 利用率很低。 即使是 V100 这样强大的算力，训练大模型时也很容易占满 16GB 显存。...原本需要 16GB 显存的模型，优化后使用的显存峰值就降到了 4GB。...最好的办法是告诉深度学习框架，这次训练就分配多少显存，剩下的就交给框架自己去优化。MegEngine 的动态图显存优化就是基于这一逻辑。...在此就用一个最简单的计算例子，跟着框架演算一遍，看看 MegEngine 是如何利用动态图的计算历史恢复与释放张量的。
再解释一下： 这个图展示的是vAttention如何动态管理单个K缓存（或V缓存）张量的内存，具体分为五个步骤： (a)：虚拟内存中包含了两个请求（R1和R2）的虚拟张量，但还没有进行任何物理内存分配。...请求的子张量在整个批次的虚拟张量中的K缓存（或V缓存）偏移量为，其中是worker上一个请求的最大K缓存（或V缓存）大小。请求标识符由vAttention分配。...在内部，vAttention确保在将执行返回给框架之前为每个活跃的reqId映射足够的物理页。...如果模型某一层所有 prompt tokens 的总K缓存大小为，页大小为$t，则每个worker需要确保在给定reqId的2 × ′个KV Cache子张量中的每个子张量中至少映射( + − 1)...更大的页大小和更高的TP维度会成比例地增加内存分配速率。这表明vAttention完全能够满足解码的内存分配带宽需求。
有研发人员在推特上热议：如果 GPT-5 使用 FP8 训练，即使只使用同样数量的 H100，模型大小也将会是 GPT-4 的 2.5 倍！...张量并行化是将一个模型的各个层分散到多台设备上，从而将权重、梯度和激活张量的分片放在不同的 GPU 上。...为了解决这个问题，研究者实现了一种新的 FP8 分配方案，其可将每个张量作为一个整体分散到多台设备上，而不是像 ZeRO 方法一样将其切分成多个子张量。...该方法是以一种贪婪的方式来处理 FP8 张量的分配，如算法 1 所示。 具体来说，该方法首先根据大小对模型状态的张量排序，然后根据每个 GPU 的剩余内存大小将张量分配到不同的 GPU。...这种分配遵循的原则是：剩余内存更大的 GPU 更优先接收新分配的张量。通过这种方式，可以平滑地沿张量分配张量缩放因子，同时还能降低通信和计算复杂度。
把数据张量的值交错成一个张量。tf.dynamic_stitch( indices, data, name=None)建立一个这样的合并张量。....] = data[m][i, ...]每个data[i].shape必须从相应的指标[i]开始。形状和其他数据[i]。...如果不需要这种保证，ParallelDynamicStitch在某些设备上的性能可能更好。...例：indices[0] = 6indices[1] = [4, 1]indices[2] = [[5, 2], [0, 3]]data[0] = [61, 62]data[1] = [[41, 42]...参数：indices:包含至少一个int32类型张量对象的列表。data:与相同类型张量对象的索引长度相同的列表。name:操作的名称(可选)。返回值：一个张量。具有与数据相同的类型。
每个设备对象负责管理分配和解除分配设备内存，对在 TensorFlow 实现中的更高层请求任意 kernel 的执行调度管理。 张量 实现中的张量是一种有类型的、多维度数组。...合适大小的后台存储通过一个分配器进行管理，该分配器由张量所处的设备确定。张量的后端存储缓存是引用计数的并在没有引用存在时解除分配。...这个算法现在还在持续开发的过程中。 3.2.2 交叉设备通信 一旦节点置放已经计算好，图就被划分成子图的集合，每个子图对应于一个设备。...这确保了需要使用的张量数据仅仅会从源设备到目的设备传输一次，而在目的设备上的张量内存也只会分配一次（而非多次，参看图 4 的节点 b 和 c）。...仅仅需要对每个图的执行给出一个 Run 请求给那些包含图中任意节点的 worker，而不是会对所有节点或者每个跨设备通信都进行调度。
不论是用时间序列，还是空间路径，给病历数据建模，验证模型是否正确的办法之一，是验证模型的预测是否精准。譬如输入病情描述，预测罹患什么疾病。 学者们遇到的第一个问题是，如何表达病情描述？...更大的挑战，是如何表达图谱中的边。 不存在单一症状与单一疾病之间的静态关系。临床实践表明，多个症状多个化验和检查指标，组合在一起，才能正确诊断罹患的是什么疾病。...而且，更大的意义在于，把文字与图像编码成统一的数值张量，用一个张量，完整地表达患者的病情描述。...如果把患者历次病历，汇总起来，编码成更大的张量，这个更大的张量，实际上等同于患者的健康画像。精准的健康画像，能够预测未来几年，该患者罹患各种疾病的概率。...缺失数据的补足、时间跨度不一致的数据对齐、隐私数据的 HIPAA 脱敏 病历数据处理，有四大难点：1. 多模态，2. 数据缺失，3. 时间跨度不一致，4. 脱敏。 多模态的问题，已经基本解决。
元数据是如何计算的 既然我们已经知道了tensor的底层存储实际上是连续的一维数组，那么下面来了解一下tensor通过什么样的方式来把底层存储处理成上层实现。...大小、偏移量、步长 这里作者给了三个概念，就是张量的大小、偏移量和步长，作者手绘的图像如下 大小（size）：大小这个概念很容易理解，比如说图中给的tensor在表现上来看是一个3*3的矩阵，tensor...但是在某些情况，比如说我们有一个4*4的tensor，我们从它的(1,1)的位置选取一个子tensor，这个时候这个子tensor的offset就不是0了，应该是5？...tensor second_point = points[1:,1:] #从原始tensor中摘取一个子tensor second_point #让我们看看截取的子tensor对不对 outs:tensor...什么是连续张量 连续张量的概念貌似很拗口，反正我看翻译是没有看懂，所以我把原文放在下面了，大意是有这样一个张量，它的值以最右侧的维度开始按顺序在存储区间中排列，这种张量就是连续张量。
首先，解决这些问题，需要认识一个新的运算-张量积（tensor products）。一、张量积张量积是两个向量空间形成一个更大向量空间的运算。...设H1和H2分别为n1和n2维的希尔伯特空间.H1和H2的张量积为一个mn维的希尔伯特空间H=H1H2，对于H1中的每一个向量|h1〉和H2中的每一个向量|h2〉在H都有中唯一的向量|h1〉|h2〉，并且...AB的矩阵形式定义为这里AB是一个mp×mq的矩阵，表示矩阵A的中的第i行，第j列元素与矩阵B相乘。例如，Pauli矩阵和做张量积生成的矩阵为举个反例就可以验证张量积并不满足交换律 。...可以看出两个向量做张量积该如何表示呢？其实在给定基下，向量的坐标表示也可以看作一个特殊的矩阵。例如：向量在标准正交基{ |0〉, |1〉}下的矩阵表示分别为和。... 变为本质上复合系统中量子态的演化也是矩阵的乘法，与单个子系统相比，只不过是多了张量积的运算。
这是容易出错的，特别是当张量的创建和使用位置在我们的代码中相距很远时。这引起了从业者的注意，因此有人建议³给维度赋予一个名称。...步幅是在存储中需要跳过的元素数量，以获取沿每个维度的下一个元素。 图 3.5 张量的偏移、尺寸和步幅之间的关系。这里的张量是一个更大存储的视图，就像在创建更大的张量时可能分配的存储一样。...偏移通常为零；如果这个张量是一个查看存储的视图，该存储是为容纳更大的张量而创建的，则偏移可能是一个正值。...相反，它们包括为尺寸、存储偏移或步幅分配一个具有不同值的新Tensor对象。 当我们索引特定点并看到存储偏移增加时，我们已经提取了一个子张量。...这里的张量是一个更大存储的视图，就像在创建更大的张量时可能分配的存储一样。 3.9 将张量移动到 GPU 到目前为止，在本章中，当我们谈论存储时，我们指的是 CPU 上的内存。
选自Medium 机器之心编译 深度学习模型和数据集的规模增长速度已经让 GPU 算力也开始捉襟见肘，如果你的 GPU 连一个样本都容不下，你要如何训练大批量模型？...假设我们的数据集有 4 万词汇，每一条序列有 250 个 token、每个 batch 中有 32 条序列，那么序列中的每一个元素需要 4 个字节的内存空间，模型的输出大概为 1.2GB。...多 GPU 机器上的均衡负载 解决办法是把每部分输出保留在其 GPU 上，而不是将它们聚集到 GPU-1 上。我们也需要分配损失标准计算，计算损失并进行反向传播。...CPU 上的所有张量：gathered_predictions = parallel.gather(predictions) 分布式训练：在多台机器上训练 在更大的批量上训练时，我们要如何控制多个服务器的算力呢...我们的训练脚本有点长，因为需要为同步化初始化分布式后端，封装模型并准备数据，以在数据的一个子集上来训练每个进程（每个进程都是独立的，因此我们需要自行处理）。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
