在英伟达高性能 DNN 库 cuDNN 的帮助下，CNTK，MXNet 和 TensorFlow 除了能在单 GPU 上实现高吞吐率之外，还能在多个 GPU 和多种机器之间实现良好的可扩展性。...我们使用四台由 56 Gb 的 InfiniBand 架构网络连接的服务器，其中每一个都配备了 4 块 NVIDIA Tesla P40，以测试包括单 GPU，单机多 GPU，和多机在内的 CNN 架构的训练速度...在深度学习网络（DNN）的训练中，有许多标准化过程或算法，比如卷积运算和随机梯度下降（SGD）。但是，即使是在相同的 GPU 硬件运行相同的深度学习模型，不同架构的运行性能也有不同。...这篇文章分别在单 GPU，多 GPU 和多节点环境下评估了四种先进的分布式深度学习框架（即 Caffe-MPI、CNTK、MXNet 和 TensorFlow）的运行性能。...图 3 三种神经网络在单 GPU 上的性能比较（数值越低越好） 图 4 三种神经网络在单节点多 GPU 上的扩展性能 表 6 多 GPU 前端节点梯度聚合的数据通信开销
在深度神经网络的训练过程中，有许多标准的进程或者算法，比如卷积或者随机梯度下降（SGD），但是，不同的框架的运行性能是不一样的，即使是在相同的GPU硬件下运行相同深度的模型。...在这篇论文中，我们评估了四个state-of-the-art 的分布式深度学习框架，即Caffe-MPI, CNTK, MXNet 和 TensorFlow分别在单个GPU、多GPU和多节点的环境中的表现...英伟达推出的cuDNN是一个高性能DNN数据库，有了cuDNN，CNTK, MXNet 和TensorFlow 不仅在单GPU上实现了高的吞吐量，而且在多GPU和多机器上，也可以拥有很好的可扩展性。...这篇论文扩展了此前的工作——用DNN 评估了四个分布式深度学习工具（即，Caffe-MPI, CNTK, MXNet 和 TensorFlow）在GPU集群上的表现。...单GPU ? 图3：在单个GPU上3个网络的性能比较。(越低越好) B. 多GPU ? 图4：在单个节点上使用多个GPU时3个网络的性能 C. 多机器 ? 图5：用多台机器来扩展3个网络的性能。
NCCL 高度优化和兼容了 MPI，并且可以感知 GPU 的拓扑，促进多 GPU 多节点的加速，最大化 GPU 内的带宽利用率，所以深度学习框架的研究员可以利用 NCCL 的这个优势，在多个结点内或者跨界点间可以充分利用所有可利用的...这是目前 Pytorch 中，无论是单节点还是多节点，进行数据并行训练最快的方式。 并且实验证明，在单节点多 GPU 上进行训练，该方式比 torch.nn.DataParallel 更快。...启动工具 Launch utility 概述 torch.distributed 提供了一个启动工具，即 torch.distributed.launch，用于在每个单节点上启动多个分布式进程。...launch 可用于单节点的分布式训练，支持 CPU 和 GPU。对于 GPU 而言，若每个进程对应一个 GPU，则训练将取得最大性能。...对于单节点多进程训练的情况，该参数可以设置为 127.0.0.1。 --master_port 指定分布式训练中，master 节点使用的端口号，必须与其他应用的端口号不冲突。
在大部分情况下，模型是可以在单个或多 GPU 平台的服务器上运行的，但随着数据集的增大和训练时间的增长，有些时候训练需要一周甚至更长时间。因此，Uber 的工程师们不得不寻求分布式训练的方法。...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....NCCL 2 允许在多个机器之间运行 ring-allreduc，这使得我们利用其多种性能提升优化。 3. 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。特别是，我们实现了广播操作，使模型在所有工作线程中实现一致性初始化。新的 API 允许我们将用户在单个 GPU 项目中的运算量减少到 4。...用户可通过设置单个环境变量启用 timeline，通过 chrome://tracing 在浏览器中查看分析结果。 ?
数据并行是如何工作的 在前一节中，我给出了数据并行化的概述。在这一节中，我们将深入研究细节。 第一个被广泛采用的数据并行技术是TensorFlow中的参数服务器策略。...普通的PyTorch训练脚本在单个进程中执行其代码的单一副本。使用数据并行模型，情况就更加复杂了:现在训练脚本的同步副本与训练集群中的gpu数量一样多，每个gpu运行在不同的进程中。...在主进程中运行时，此方法在MASTER_ADDR：MASTER_PORT上设置套接字侦听器，并开始处理来自其他进程的连接。一旦所有进程都已连接，此方法将处理建立对等连接，以允许进程进行通信。...在本入门教程中，我们将特别关注单机训练（也称为垂直扩展）。即使在单主机，垂直扩展也是一个非常强大的工具。...我们的四个训练过程中的每一个都会运行此函数直到完成，然后在完成时退出。
CUDA张量将默认在该设备上创建。...官方建议使用最新的torch.nn.parallel.DistributedDataParallel，因为即使在单机多卡上，新的方法在效率上也要比旧的表现好。...这个工具可以用作CPU或者GPU，如果被用于GPU，每个GPU产生一个进程进行训练。该工具既可以用来做单节点多GPU训练，也可用于多节点多GPU训练。...如果是单节点多GPU，将会在单个GPU上运行一个分布式进程，据称可以非常好地改进单节点训练性能。如果用于多节点分布式训练，则通过在每个节点上产生多个进程来获得更好的多节点分布式训练性能。...如果用于GPU培训，则此数字需要小于或等于当前系统上的GPU数量（nproc_per_node），并且每个进程将在从GPU 0到GPU（nproc_per_node - 1）的单个GPU上运行。
自上一篇有关扩展到2500个节点的文章以来，我们一直在不断扩展基础架构以满足研究人员的需求，并在此过程中学习了许多其他相关知识。...二、优化工作 在OpenAI在单集群千节点实践中，进行了以下几点的优化（译者：翻译一半，发现干货不是太多...） 2.1 工作负载 首先需要说明的是，针对工作负载，我们在Kubernetes集群上运行的应用程序和硬件与其他公司中的场景完全不同...允许GPU使用NVLink进行交叉通信，或者GPU使用GPUDirect与NIC通信。因此，对于我们的许多工作负载，单个pod占据了整个节点，因此调度不涉及任何NUMA，CPU或PCIE资源抢占。...我们使用主机NAT来转换服务网络CIDR，以处理来自集群外部的流量。这种设置使我们的研究人员在选择实验方式和选择哪种网络配置上具有极大的灵活性。...即使在设置了超大内存容量之后，这种情况似乎仍会发生（译者：该问题应该是发生在旧版本）。更糟糕的是，当它崩溃时，启动后需要花费很多时间进行恢复。
CUDA7.0中针对C++11 CUDA 和GPU核文件调试的功能被增加到Allinea 调试器里，于此同时，GPU和全局内存利用率被增加到分析器中，可以对混合应用的性能进行优化——即使应用是运营在大型集群上...该工具增加了系统上应用运行的透明性，可以对实现的效率进行测量和分析—— 实现对应用程序和系统进行快速分诊和定位，已获得更好的性能。...“对于所有开发者来说，将应用程序从单节点移植到多节点上市一个巨大的挑战，尤其是当使用多GPU卡时。...要实现真正的加速，你需要看到MPI、I / O、GPU和OpenMP的代码在什么地方，且为什么花费了这么多时间，从而来衡量GPU的利用率，而不会影响性能，”Allinea产品管理副总裁马克·奥康纳说：“...我们的用户可以看到每一行源代码花费的时间，利用调试器找出单个内核的瓶颈来理解和修复错误，从而写出高效的CUDA和OpenACC代码。”
从本质上讲，我们用单个集合（Bitvector 上的 MPI Allreduce）替换了 Horovod 的原始服务器策略（请参见图 3b）。 ?...3b：改进后的协调策略，每一个等级都检查响应是不是在缓存中，并相应地在 Bitvector 中的设置位。 其次，研究者引入了「分组」方案，它将梯度张量看做图着色算法。...本质上来说，每一个 MPI 等级根据它的计算依赖性图对节点进行上色，其中节点就等于梯度张量。然后，我们就能根据不同的颜色将梯度张量分组（如图 4 所示）。...在表 1 中，作者使用前面描述的性能评估方法，总结了在单个 Summit 节点上执行应用（一个训练步）时的数学运算、时间以及整体性能。...最后，使用第 2.3 节中描述的通信策略，研究者们能够在分布式深度学习期间（图 6）在 4600 个节点上实现 0.93 的扩展效率，并达到 1.54（2）（2.15（2）））EFLOPS_16。
1.模型并行所谓模型并行指的是将模型部署到很多设备上（设备可能分布在不同机器上）运行，比如多个机器的GPUs。当神经网络模型很大时，由于显存限制，它是难以在跑在单个GPU上，这个时候就需要模型并行。...一般的多卡gpu训练有一个很大的缺陷，就是因为每次都需要一个gpu（cpu）从其他gpu上收集训练的梯度，然后将新的模型分发到其他gpu上。...这个工具可以用作CPU或者GPU，如果被用于GPU，每个GPU产生一个进程Process该工具既可以用来做单节点多GPU训练，也可用于多节点多GPU训练。...如果是单节点多GPU，将会在单个GPU上运行一个分布式进程，据称可以非常好地改进单节点训练性能。如果用于多节点分布式训练，则通过在每个节点上产生多个进程来获得更好的多节点分布式训练性能。...如果用于GPU训练，则此数字需要小于或等于当前系统上的GPU数量（nproc_per_node），并且每个进程将在从GPU 0到GPU（nproc_per_node - 1）的单个GPU上运行。
在单个 GPU 或在带有 4 到 8 个 GPU 的单个系统上部署（scale）神经网络是一件事；但是让其通过数千个节点，却完全是另外一件事。...过去在单一模型的运行中，对机器学习部署性（scalability）的强调经常聚焦在节点数量上。...ORNL 研究员将这一聚合方法用于神经网络，并可在机器中的所有 GPU 上扩展这些网络。即使对那些被做出以在大型超级计算机运行的大量模拟的类型来说，这也是一个值得注意的壮举。...正如我们之前所言，MPI 仍是 InfiniBand-连接的节点之间快速通信的最佳方法，并且正如其他地方的研究者，ORNL 已经将 MPI 大规模地用于了深度学习。...Titan 的后继者，即将推出的 Summit 超级计算机将在每个节点上运行 6 块 Volta GPU。HPC 应用团队正在解决的另一个问题是多 GPU 部署。
要使同步 Allreduce 算法实现高效率，存在三个主要挑战： 该算法需要随着分布式训练集群中节点和 GPU 数量的增加而扩展。 该算法需要利用单个节点内的高速 GPU 到 GPU 互连的拓扑。...在本文中，要理解的主要 MPI 概念是，MPI 在主节点上使用 mpirun，以便在多个节点上启动并发进程。主节点使用 MPI 管理着在多个节点集中运行的分布式训练进程的生命周期。...如果分布式训练使用 MPI，您需要一个在主节点（主机）上运行，而且控制着分布于多个节点（从 algo-1 到 algo-n，其中 n 为在您的 Amazon SageMaker 训练作业中请求的训练实例的数量...具体而言，对于 MPI，在主节点上被调用的入口点脚本需要运行 mpirun 命令，以开始当前 Amazon SageMaker 训练作业的主机集中全部节点的算法进程。...在任何非主节点上被 Amazon SageMaker 调用时，同一个入口点脚本会定期检查由 mpirun 从主节点远程管理的非主节点上的算法进程是否依然在运行，并且在不运行时退出。
运行测试 在单台服务器上，可以使用 ....它允许您在单个节点或多个节点上并行运行程序。 -np ：指定要运行的进程数。这应该与您要使用的总 GPU 数量相匹配。...-x NCCL_NET_GDR_LEVEL=2：这个选项设置了 GPU Direct RDMA 的级别为 2。...在大量GPU上可能会非常慢。默认值为：1 -z,--blocking 使NCCL集合阻塞，即在每个集合之后让CPU等待和同步。默认值为：0。...如何实现持续运行 nccl-test 可以通过，使用 `-b`, `-e`选项将数据量设置为一致的，使用`-i 0`将每次增加的数据步长设置为 0，就可以实现持续运行该数据大小的 nccl-test 测试
即使使用单个GPU，此方法也可以进行大批量训练。 缺点：比在多个GPU上并行训练要花费更多的时间。...缺点：nn.DataParallel使用单进程多线程方法在不同的GPU上训练相同的模型。它将主进程保留在一个GPU上，并在其他GPU上运行不同的线程。...假设我们在群集节点上有4个GPU，我们希望在这些GPU上用于设置分布式培训。可以使用以下shell命令来执行此操作。...，我们必须在将运行主进程并用于与其他GPU通信的节点上提供一个空闲端口（在这种情况下为1234）。...单个GPU设置仅需要具有适当设置的启动脚本。 缺点：BatchNorm之类的层在其计算中使用了整个批次统计信息，因此无法仅使用一部分批次在每个GPU上独立进行操作。
这里我们就需要知道两种方法的实现原理与区别： 大型模型训练。 如果模型太大而无法容纳在单个 GPU 上，则必须使用模型并行将其拆分到多个 GPU 中。...即使在单台机器上，DataParallel通常也比DistributedDataParallel慢，这是因为跨线程的 GIL 争用，每次迭代复制的模型以及分散输入和收集输出所带来的额外开销。...这个工具可以用作CPU训练或者GPU 训练，如果被用于GPU，每个GPU产生一个进程Process。该工具既可以用来做单节点多GPU训练，也可用于多节点多GPU训练。...如果是单节点多GPU，将会在单个GPU上运行一个分布式进程，据称可以非常好地改进单节点训练性能。 如果用于多节点分布式训练，则通过在每个节点上产生多个进程来获得更好的多节点分布式训练性能。...为简单起见，应用程序可以假设每个进程映射到单个 GPU，但在下一节中，我们还将展示如何用更通用的办法来执行进程到 GPU 的映射。
温和地介绍了 DDP 在幕后的工作 单节点多 GPU 训练 在单台机器上使用多个 GPU 训练模型 容错分布式训练 使用 torchrun 使您的分布式训练工作更加稳健 多节点训练 使用多台机器上的多个...也可以通过只更改几行代码在多个 GPU 上运行现有的单 GPU 模块。...然而，您可能已经注意到，如果您的模型适合单个 GPU，则运行速度会比在单个 GPU 上运行要慢。这是因为，在任何时候，只有两个 GPU 中的一个在工作，而另一个则闲置。...由于线程之间的 GIL 冲突、每次迭代复制模型以及输入散布和输出聚集引入的额外开销，即使在单台机器上，DataParallel 通常比 DistributedDataParallel 慢。...DDP 脚本，每台主机运行 8 个进程，也就是说我们在 16 个 GPU 上运行它。
我们接受12-15页的全文和6-8页的短文。优先考虑全文。论文需要按照单栏样式进行格式化。...在不久的将来，我们计划增加对常用集体操作的支持。 UCX 会替代 GASNET 吗？ 不会。GASNET 公开了用于 PGAS 编程管理的高级 API，它提供了对称内存管理功能并构建在运行时环境中。...是的，UCX_MAX_RNDV_RAILS=1每个进程都会根据 NUMA 位置使用单个网络设备。 我可以禁用多轨吗？ 是的，通过设置UCX_NET_DEVICES=为应使用的单个设备。...为了在 GPU 支持下运行 UCX，您需要一个分配 GPU 内存的应用程序（例如， 支持 Cuda 的 MPI OSU 基准测试），并且需要使用 GPU 支持编译 UCX。...然后，您可以照常运行应用程序（例如，使用 MPI），并且每当 GPU 内存传递到 UCX 时，它都会使用 GPU-direct 进行零复制操作，或者将数据复制到主机内存或从主机内存复制数据。
这款软件在运算时可以利用GPU加速极大提升计算效率，所以一开始他和我咨询的是关于GPU显卡相关的问题，但聊着聊着发现如果自行购买GPU显卡维护主机有如下问题： 单台主机购买及维护成本很高，GPU硬件通常需要单独购买...部署GPU云服务器环境 这里我参考了【玩转腾讯云】GPU云服务器(驱动篇) 这篇文章，成功部署好GPU云服务器环境。但因为我对CentOS更为熟悉，所以操作系统使用的CentOS 7.6版本。...我在部署过程中使用root账号在/root目录下操作。...测试 export DO_PARALLEL="mpirun -np 8" make test.cuda_parallel 测试时可以观察gpu的运行状况： watch -n 10 nvidia-smi...后续工作 做好环境后，我们可以利用云服务器的镜像制作功能为部署好的软件环境制作自定义镜像，这样做有如下好处： 可随时使用该镜像创建新的计算实例。 之后机器上的软件环境有问题随时可用该镜像恢复。
当一个或多个请求处理结束了要返回时，它会在每次迭代结束时调用SendResponseCallback。在启用流模式的请求的情况下，此响应可以是单个令牌，或者在禁用流模式时，此响应是完整响应。...它还可以采用更保守的方法，只有在知道内存分配足以处理所有活动请求时才调度请求，即使在KV缓存消耗的最坏情况下也是如此。...多GPU计算 当使用张量并行或流水线并行在多个GPU上运行时，需要服务器启动的进程数量与GPU排列的进程数量一样多，并且每个进程都运行自己的GptManager副本。...给定节点上可见的GPU数量可以使用CUDA_visible_DEVICES环境变量进行控制。...必须注意确保所有列在生成循环的每次迭代中都能看到相同的输入，在TensorRT LLM Triton后端，在GetInferenceRequestsCallback中执行MPI广播，以确保每个MPI列都能看到相同的请求集
best-effort：使用此策略，TopologyManager 将尝试尽可能地对齐 NUMA 节点上的分配，但即使某些分配的资源未在同一 NUMA 节点上对齐，也会始终允许 pod 启动。...此外，单个策略通过全局 kubelet 标志应用于节点上的所有 pod，而不是允许用户逐个 pod（或逐个容器）选择不同的策略。 我们希望在未来放宽这一限制。.../gpu: 1 nic-vendor.com/nic: 1 遵循上一节中的图 1，这将导致以下对齐分配之一： {cpu: {0, 1}, gpu: 0, nic: 0} {cpu...通常，这仅对于在其位掩码中设置了单个 NUMA 节点的 TopologyHint 为 True。...相反，当 kubernetes 调度程序（或在部署中运行的任何调度程序）将 pod 放置在节点上运行时，TopologyManager 将决定是“接纳”还是“拒绝”该 pod。
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