随笔分类 - 006_深度学习
深度学习
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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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摘要：本文分析如何处理节点变化。即对成员更改作出反应，并使用新的成员来重启所有workers，从而实现弹性训练。
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摘要：关于PyTorch弹性训练，迄今为止我们已经分别介绍了 Agent 和 rendezous，但是有些部分并没有深入，比如监控，本文就把它们统一起来，对弹性训练做一个整体逻辑上的梳理。
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摘要：在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，介绍了官方的几个例子，我们接下来会介绍PyTorch的弹性训练，本文是第五篇，看看Rendezvous 的内部引擎，比如如何处理节点加入，节点离开，等待，心跳等等。
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摘要：在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，介绍了官方的几个例子，我们接下来会介绍PyTorch的弹性训练，本文是第四篇，看看Rendezvous 的结构和总体逻辑。
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摘要：在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，介绍了官方的几个例子，我们接下来会介绍PyTorch的弹性训练，本文是第三篇，看看弹性代理的基本功能。
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摘要：在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，介绍了官方的几个例子，我们接下来会介绍PyTorch的弹性训练，本文是第二篇，重点关注的是如何启动弹性训练，并且可以对系统总体架构有所了解。
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摘要：在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，介绍了官方的几个例子，我们接下来会介绍PyTorch的弹性训练，本文是第一篇，介绍其历史和设计理念，也会与Horovod做一下对比。
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摘要：在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中，顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何使用 RPC 来完成分布式管道并行。
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摘要：在前面的文章之中，我们已经学习了PyTorch 分布式的基本模块，接下来我们通过几篇文章来看看如何把这些模块应用到实践之中，顺便把PyTorch分布式逻辑整体梳理一下。本文介绍如何把DDP和RPC framework结合起来。
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