精品国产人成在线_亚洲高清无码在线观看_国产在线视频国产永久2021_国产AV综合第一页一个的一区免费影院黑人_最近中文字幕MV高清在线视频

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫(xiě)文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

NVIDIA 集合通信庫(kù)加快深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練速度

NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 來(lái)源:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 作者:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解 ? 2022-07-30 09:02 ? 次閱讀

NVIDIA 集合通信庫(kù)(NCCL)可實(shí)現(xiàn)針對(duì) NVIDIA GPU網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行性能優(yōu)化的多 GPU 和多節(jié)點(diǎn)通信基元。

關(guān)于 NVIDIA 集合通信庫(kù)(NCCL)

NCCL 提供了 all-gather、all-reduce、broadcast、reduce、reduce-scatter、point-to-point send 和 receive 等例程,這些例程均經(jīng)過(guò)優(yōu)化,可通過(guò)節(jié)點(diǎn)內(nèi)的 PCIe 和 NVLink 高速互聯(lián)以及節(jié)點(diǎn)間的 NVIDIA Mellanox 網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)高帶寬和低延遲。

先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)框架(例如 Caffe2、Chainer、MXNet、PyTorch和 TensorFlow)已集成 NCCL,以在多 GPU 多節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)上加快深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練速度。

ae8d2664-0f4a-11ed-ba43-dac502259ad0.png

便捷性能

使用 NCCL,開(kāi)發(fā)者無(wú)需針對(duì)特定機(jī)器優(yōu)化其應(yīng)用,因而更加便捷。NCCL 可在節(jié)點(diǎn)內(nèi)和節(jié)點(diǎn)間實(shí)現(xiàn)多個(gè) GPU 的快速集合。

簡(jiǎn)化編程

NCCL 使用可從多種編程語(yǔ)言輕松訪問(wèn)的簡(jiǎn)單 C API,且嚴(yán)格遵循 MPI(消息傳遞接口)定義的主流集合 API。

兼容性

NCCL 幾乎可與任何多 GPU 并行模型兼容,例如:?jiǎn)尉€程、多線程(每個(gè) GPU 使用一個(gè)線程)和多進(jìn)程模型(MPI 與 GPU 上的多線程操作相結(jié)合)。

主要特性

對(duì) AMDArm、PCI Gen4 和 IB HDR 上的高帶寬路徑進(jìn)行自動(dòng)拓?fù)?a target="_blank">檢測(cè)

憑借利用 SHARPV2 的網(wǎng)絡(luò)內(nèi) all reduce 操作,將峰值帶寬提升 2 倍

通過(guò)圖形搜索,找到更佳的高帶寬、低延遲的環(huán)和樹(shù)集合

支持多線程和多進(jìn)程應(yīng)用

InfiniBand verbs、libfabric、RoCE 和 IP Socket 節(jié)點(diǎn)間通信

使用 Infiniband 動(dòng)態(tài)路由重新路由流量,緩解端口擁塞

審核編輯:彭靜
聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • NVIDIA
    +關(guān)注

    關(guān)注

    14

    文章

    4940

    瀏覽量

    102817
  • gpu
    gpu
    +關(guān)注

    關(guān)注

    28

    文章

    4701

    瀏覽量

    128708
  • 深度學(xué)習(xí)
    +關(guān)注

    關(guān)注

    73

    文章

    5493

    瀏覽量

    120979

原文標(biāo)題:DevZone | NVIDIA集合通信庫(kù)(NCCL)

文章出處:【微信號(hào):NVIDIA-Enterprise,微信公眾號(hào):NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦

    案例驗(yàn)證:分析NCCL-Tests運(yùn)行日志優(yōu)化Scale-Out網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/a>

    GPU并行計(jì)算中需要大規(guī)模地在計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間同步參數(shù)梯度,產(chǎn)生了大量的集合通信流量。為了優(yōu)化集合通信性能,業(yè)界開(kāi)發(fā)了不同的集合通信庫(kù)(xCCL),其核心都是實(shí)現(xiàn) All-Reduce,這
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:14 ?801次閱讀
    案例驗(yàn)證:分析NCCL-Tests運(yùn)行日志優(yōu)化Scale-Out網(wǎng)絡(luò)拓?fù)? />    </a>
</div>                            <div   id=

    Pytorch深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的方法

    掌握這 17 種方法,用最省力的方式,加速你的 Pytorch 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練
    的頭像 發(fā)表于 10-28 14:05 ?143次閱讀
    Pytorch<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b><b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>的方法

    GPU深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例

    能力,可以顯著提高圖像識(shí)別模型的訓(xùn)練速度和準(zhǔn)確性。例如,在人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域,GPU被廣泛應(yīng)用于加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理過(guò)程。 二
    的頭像 發(fā)表于 10-27 11:13 ?328次閱讀

    簡(jiǎn)單認(rèn)識(shí)NVIDIA網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)

    BlueField-3 SuperNIC,為多租戶生成式 AI 云和大型企業(yè)級(jí)用戶提供了各種至關(guān)重要的先進(jìn)功能。其核心結(jié)構(gòu)是交換機(jī) + SuperNIC(超級(jí)網(wǎng)卡)+ LinkX + DOCA 軟件開(kāi)發(fā)包 + NCCL 集合通信庫(kù)
    的頭像 發(fā)表于 09-09 09:22 ?405次閱讀

    預(yù)訓(xùn)練和遷移學(xué)習(xí)的區(qū)別和聯(lián)系

    預(yù)訓(xùn)練和遷移學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的兩個(gè)重要概念,它們?cè)谔岣吣P托阅堋p少訓(xùn)練時(shí)間和降低
    的頭像 發(fā)表于 07-11 10:12 ?841次閱讀

    llm模型訓(xùn)練一般用什么系統(tǒng)

    。 硬件系統(tǒng) 1.1 GPU(圖形處理器) 在訓(xùn)練大型語(yǔ)言模型時(shí),GPU是首選的硬件設(shè)備。相比于CPU,GPU具有更高的并行處理能力,可以顯著提高訓(xùn)練速度。目前,NVIDIA的Tesl
    的頭像 發(fā)表于 07-09 10:02 ?351次閱讀

    深度學(xué)習(xí)的典型模型和訓(xùn)練過(guò)程

    深度學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,近年來(lái)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等多個(gè)領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。其核心在于通過(guò)構(gòu)建復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,從大規(guī)模數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)并提取特征,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和分類。本文將深入解讀
    的頭像 發(fā)表于 07-03 16:06 ?1219次閱讀

    深度學(xué)習(xí)常用的Python庫(kù)

    深度學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)重要分支,通過(guò)模擬人類大腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決復(fù)雜問(wèn)題。Python作為一種流行的編程語(yǔ)言,憑借其簡(jiǎn)潔的語(yǔ)法和豐富的庫(kù)支持,成為了深度
    的頭像 發(fā)表于 07-03 16:04 ?568次閱讀

    深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程詳解

    深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練是一個(gè)復(fù)雜且關(guān)鍵的過(guò)程,它涉及大量的數(shù)據(jù)、計(jì)算資源和精心設(shè)計(jì)的算法。訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)
    的頭像 發(fā)表于 07-01 16:13 ?1093次閱讀

    訊維融合通信系統(tǒng)在機(jī)場(chǎng)通信網(wǎng)絡(luò)建設(shè)中的實(shí)踐

    、安全系統(tǒng)等多個(gè)關(guān)鍵通信環(huán)節(jié),確保信息的流暢傳遞和高效協(xié)同。通過(guò)統(tǒng)一的通信平臺(tái),機(jī)場(chǎng)各部門(mén)能夠?qū)崟r(shí)共享信息,提高決策效率和響應(yīng)速度。 其次,訊維融合通信系統(tǒng)采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和算法
    的頭像 發(fā)表于 04-19 16:30 ?436次閱讀

    合通信技術(shù)的未來(lái)展望:更多可能,更多驚喜

    合通信技術(shù)的未來(lái)展望充滿了無(wú)限可能與驚喜。隨著科技的不斷進(jìn)步,我們可以預(yù)見(jiàn),未來(lái)的融合通信系統(tǒng)將會(huì)變得更加智能、高效、安全和便捷,為企業(yè)和個(gè)人用戶帶來(lái)前所未有的通信體驗(yàn)。 首先,未來(lái)的融合通
    的頭像 發(fā)表于 04-12 16:24 ?432次閱讀

    FPGA在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中或?qū)⑷〈鶪PU

    的根本原因,它與 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 有一個(gè)共同之處:都需要進(jìn)行大量矩陣運(yùn)算。 顯卡可以并行執(zhí)行矩陣運(yùn)算,極大地加快計(jì)算速度。圖形處理器可以把訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間從幾天、幾周縮短到幾小時(shí)、
    發(fā)表于 03-21 15:19

    如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)工件切割點(diǎn)位置預(yù)測(cè)

    Hello大家好,今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)工件切割點(diǎn)位置預(yù)測(cè),主要是通過(guò)對(duì)YOLOv8姿態(tài)評(píng)估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練,生成一個(gè)工件切割分離點(diǎn)預(yù)測(cè)模型
    的頭像 發(fā)表于 12-22 11:07 ?752次閱讀
    如何基于<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>模型<b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>實(shí)現(xiàn)工件切割點(diǎn)位置預(yù)測(cè)

    如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)圓檢測(cè)與圓心位置預(yù)測(cè)

    Hello大家好,今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)圓檢測(cè)與圓心位置預(yù)測(cè),主要是通過(guò)對(duì)YOLOv8姿態(tài)評(píng)估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練,生成一個(gè)自定義的圓檢測(cè)與圓心定位預(yù)測(cè)模
    的頭像 發(fā)表于 12-21 10:50 ?1741次閱讀
    如何基于<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>模型<b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>實(shí)現(xiàn)圓檢測(cè)與圓心位置預(yù)測(cè)

    深度學(xué)習(xí)如何訓(xùn)練出好的模型

    算法工程、數(shù)據(jù)派THU深度學(xué)習(xí)在近年來(lái)得到了廣泛的應(yīng)用,從圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別到自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域都有了卓越的表現(xiàn)。但是,要訓(xùn)練出一個(gè)高效準(zhǔn)確的深度學(xué)
    的頭像 發(fā)表于 12-07 12:38 ?1057次閱讀
    <b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>如何<b class='flag-5'>訓(xùn)練</b>出好的模型