并行训练-流水线 简述 并行训练主要有三种策略: 数据并行训练加速比最高，但要求每个设备上都备份一份模型，显存占用比较高，但缺点是通信量大。 张量并行，通信量比较高，适合在机器内做模型并行。 流水线并行，训练设备容易出现空闲状态，加速效率没有DP高；但能减少通信边界支持更多的层数，适合在机器间使用。
并行优化在改善程序接口响应时间和吞吐量指标方面是个利器，所以本次结合前段时间做的一段长链路执行逻辑代码的优化，给大家讲讲程序并行优化的步骤及方法论。
并行操作代表之一的 Parallel 和线程安全的 ConcurrentBag
前置知识 Activation 激活指的是一些在fp时计算得到的临时tensor, 会用于bp时的计算. 如果能在fp计算后把临时tensor缓存下来就可以加速bp, 缺点在于激活会占用大量显存. 以一层transformer结构为例分析下各层存在的激活. 简单部分的分析这里忽略. 主要分析下几个不
算法优化 并行注意力机制 \[串行版本: y = x + MLP(LayerNorm(x + Attention(LayerNorm(x)))) \]\[并行版本: y = x + MLP(LayerNorm(x)) + Attention(LayerNorm(x)))) \]乍一看确实不是等价的,
前置知识 混合精度训练 在参数存储时采取fp32, 开始进行fp/bp时转成fp16运算, 拿到fp16梯度后再转回fp32更新参数. ZeRO对显存占用的估算: 模型状态: Weights(fp16)、grad(fp16) 和 MasterWeights(fp32 模型参数备份)，momentum
0. 写在前面：进程和线程 博文参考： Python的并行（持续更新）_python 并行-CSDN博客 《Python并行编程 中文版》 一些相关概念请见上一篇博文。 1. 在Python中使用线程 1.1 多线程简介 线程是独立的处理流程，可以和系统的其他线程并行或并发地执行。 多线程可以共享数
http://blog.itpub.net/25542870/viewspace-2120924/ 一、 Parallel query 默认情况下session 是ENABLE状态 1. 实现方式 1 Alter session force parallel query; 2 Alter table
想很好的理解并行开发，需要了解的知识还是有很多的，下边就简单罗列几个概念。（纯文本）
# Dlang 并行化 > 好难受，dlang 生态太差，没办法，学了半天才明白。 > > 我尽量以精炼的语言解释。 > > 采用 定义，例子（代码），解释 的步骤讲解。 > > 所以你可能看到很多代码，一点解释…… > > 我会省略一些 `import`，让代码短一些 [TOC] ## `para
GPU是并行渲染的，这样的渲染很高效。但是在实际需求中，有时我们计算片元色值时，需要依赖周围像素点或者某个其他位置像素点的颜色信息，这样的话想要一次性完成绘制就无法做到，需要对纹理进行二次加工处理。
https://cloud.tencent.com/developer/article/1886157?areaSource=&traceId= 文章目录 区分 多CPU && 多核CPU CPU缓存 并行 && 并发 多CPU && 多核CPU | 多进程 && 多线程 | 并行 && 并发 之间
项目测试组又反馈一个问题，XTTS执行全量备份速度慢，影响测试进度。 实际算了下，平均速度才150MB/s.. 这个速度在客户生产环境的确是不够看，首先询问是否开了并行，开了多少？ 回复是说有开32个并行，在xtt.properties配置文件中指定的。 另外也注意在RMAN中show all的配置
在深度学习的项目中，我们进行单机多进程编程时一般不直接使用multiprocessing模块，而是使用其替代品torch.multiprocessing模块。它支持完全相同的操作，但对其进行了扩展。Python的multiprocessing模块可使用fork、spawn、forkserver三种方法来创建进程。但有一点需要注意的是，CUDA运行时不支持使用fork，我们可以使用spawn或for
Python的并行编程可以采用multiprocessing或mpi4py模块来完成。multiprocessing是Python标准库中的模块，实现了共享内存机制，也就是说，可以让运行在不同处理器核心的进程能读取共享内存。在基于共享内存通信的多进程编程中，常常通过加锁或类似机制来实现互斥。）
引言 在单元或者集成测试的过程中，需要测试的用例非常多，如果测试是一条一条过，那么需要花费不少的时间。从 V2 开始，默认情况下 XUnit 自动配置并行（参考资料），大大提升了测试速度。本文将对 ASP.NET CORE WEBAPI 程序进行集成测试，并探讨 XUnit 的数据共享与测试并行的方
LabVIEW的从同一个类实例化的多个对象如何执行各自的方法呢？ 这几天跟同事讨论到LabVIEW的面向对象编程中，如果我设计的一个类有一个方法比较耗时，那么当我实例化多个对象时，那么这个耗时的方法是怎么执行的呢？是各自并行执行还是，必须等某一个对象的方法调用完，接下来调用第二个对象的该方法呢？ 接
本文简要说明了以Shared Nothing为代表的节点间并行处理技术，以及SMP节点内并行处理技术和它们在开源数据库中的应用。
GE（Graph Engine）图引擎采用多流并行算法，在满足计算图任务内部依赖关系的前提下，支持高效并发执行计算任务，从而大大提高硬件资源利用率和AI计算效率。
