并行化

CI 系统并行功能对比

上一篇博文中，同样围绕这个主题，我写了一些独立于CI/CD平台的并行化解决方案。
Incredibuild·2022-12-30 02:51

善用并行，让构建倍速进行

这个方案在之前的博客中也有提到——并行化。我们先来回顾一下独立于CI系统的并行化解决方案案例。这种方案的特点是，无论构建系统如何，都能快速、便捷地解决问题。
Incredibuild·2022-12-30 02:50

[Pytorch]DistributedDataParallel(DDP)报错 [enforce fail at inline_container.cc:145]和[222]

最近的并行化工作中,报错RuntimeError:[enforcefailatinline_container.cc:222]和[enforcefailatinline_container.cc:145
江南蜡笔小新·2022-12-29 22:36

transformer框架+self-attention技术+和图的关系

不过其最大的优点在于它的并行化训练。Transformer模型：编码组件是一系列编码器的堆叠（文章中是6个编码器的堆叠——没什么特别的，你也可以试试其他的数字）。解码部分也是同样的堆叠数。
cloudless_sky·2022-12-29 19:39

选择深度学习的GPU卡

但是很快发现，在多个GPU上高效地并行化神经网络不仅非常困难，而且对于密集型神经网络，其加速率也非常低。使用数据并行性可以相当有效地并行化
bebr·2022-12-29 11:23

kmeans算法并行化的mpi程序

用c语言写了kmeans算法的串行程序，再用mpi来写并行版的，貌似参照着串行版来写并行版，效果不是很赏心悦目~并行化思路：使用主从模式。
Random_0001·2022-12-28 21:17

MPI并行化实现K-means算法，使用zoo数据集

文章目录详细算法设计算法流程主要函数及其功能说明输入及输出文件格式程序运行实验结果算法源代码该算法的并行化中使用了zoo数据集，数据集地址:(http://archive.ics.uci.edu/ml/
枫2333·2022-12-28 21:46

支持异构GPU集群的超大规模模型的高效的分布式训练框架Whale

Whale是阿里云机器学习PAI平台自研的分布式训练框架，开源后的名称是EPL(EasyParallelLibrary)，Whale通过对不同并行化策略进行统
阿里云云栖号·2022-12-28 14:11

阿里云机器学习平台PAI论文高效大模型训练框架Whale入选USENIX ATC‘22

Whale是阿里云机器学习PAI平台自研的分布式训练框架，开源后的名称是EPL(EasyParallelLibrary)，Whale通过对不同并行化策略进行统
阿里云大数据AI技术·2022-12-28 14:10

支持异构 GPU 集群的超大规模模型的高效的分布式训练框架 Whale

Whale是阿里云机器学习PAI平台自研的分布式训练框架，开源后的名称是EPL(EasyParallelLibrary)，Whale通过对不同并行化策略进行统
阿里云技术·2022-12-28 14:40

【3D目标检测】open3D安装与使用

后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
Jackilina_Stone·2022-12-27 13:17

Open3D Python版本快速安装和使用

后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
m0_67505608·2022-12-27 13:37

Open3d学习计划——1（简介与安装）

后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。其核心特性包括：3D数据结构3D数据处理算法场景重建Surfacealignment(表面对齐？)3D可视化基于物理的渲染（PBR
梦醒blue·2022-12-27 13:36

Transformer架构：位置编码

2017年，Google等人提出了Vaswani提出了一种新颖的纯注意力序列到序列架构，闻名学术界与工业界的Transformer架构横空出世，它的可并行化训练能力和优越的性能称为自然语言处理领域和计算机视觉领域研究人员的热门选择
big_matster·2022-12-27 06:18

什么是CUDA？ GPU的并行编程

CUDA使开发人员能够利用GPU的能力来实现计算的可并行化部分，从而加快计算密集型应用程序的速度。
cxw9087·2022-12-26 08:41

万字干货|逻辑回归最详尽解释

LogisticRegression因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。Logistic回归的本质是：假设数据
文文学霸·2022-12-24 08:00

python 并行化 图像处理_Python：使用多处理的并行图像读取和预处理

然而，由于预处理在计算上很昂贵，我想进一步并行化，以便在不同的处理中并行读取和预处理单个图像。
烛煌·2022-12-23 23:28

Transformer 原理理解

然而，最大的好处来自于Transformer如何使自己适应并行化。事实上，GoogleCloud建议使用TheTran
scott198510·2022-12-23 14:56

大数据MapReduce学习案例：数据去重

一，案例分析（一）数据去重介绍数据去重主要是为了掌握利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选，数据去重指去除重复数据的操作。
Neroiiey·2022-12-23 03:52

C语言太复杂？CUDA Python也能实现并行计算加速！

作为当前最主流的并行化程序编程方法之一，CUDA能实现在CPU和GPU上的异构编程，有效地管理可用资源并提供最大化的执行速度增益。在当前火热的高性能计算、人工智能等领域，CUDA也都
边缘计算社区·2022-12-22 11:40

ML:随机森林、GBDT、XGBoost

bagging：个体学习器之间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法。RF：提到随机森林就不得不提Bagging。Bagging简单理解为，放回抽样、多数表决。
ShellDawn·2022-12-22 07:32

Transformer模型简介

Transformer在机器翻译任务上的表现超过了RNN，CNN，只用encoder-decoder和attention机制就能达到很好的效果，最大的优点是可以高效地并行化。
kuokay·2022-12-21 08:46

R语言并行计算spearman相关系数

对spearman相关性分析进行并行化运行可大大节省计算时间，为此我们手写了spearman相关性分析函数来实现并行化运行
道阻且长1994·2022-12-20 07:08

使用MMA解决拓扑优化问题的并行框架

本文的重点是用c++实现的完全并行拓扑优化框架（线性求解器和优化算法），将MMA(MethodofMovingAsymptotes)优化算法并行化，作为代码的基本部分。
圈圈`·2022-12-19 12:52

NLP-生成模型-2017-Transformer（四）：单个输入-输出样本的并行化计算【编码：训练预测都基于注意力机制来并行化】【解码：训练时基于掩码注意力机制、teach-forcing来并行化】

我们先看一个典型的基于RNN的Encoder-Decoder结构输入是：“机器学习“，输出是“machinelearning”。模型的大概工作时序是：Encoder部分，输入序列逐个送进RNN，计算出最后时刻的隐藏状态c，作为上下文信息传给Decoder。Decoder部分，将c和t-1时刻的输出作为t时刻的输入，逐步计算预测得到t时刻的输出。这个结构中，Encoder和Decoder部分都是无法
u013250861·2022-12-18 15:28

Transformer并行化训练笔记

在attention的介绍中（http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html），对并行化的训练给出了代码，但没有做详细的介绍，这里仔细的分析下相关代码
lookjie·2022-12-18 15:53

pytorch GPU 计算比 CPU 还慢的可能原因

直接给结论1.张量（tensor）太小，难以并行化计算。2.模型太过简单3.CPU相对GPU强太多1.张量（tensor）太小，难以并行化计算。
Kevin Davis·2022-12-17 12:33

一种基于Spark深度随机森林的网络入侵检测模型

一种基于Spark深度随机森林的网络入侵检测模型学习目标学习内容目前存在的不足为了解决这个问题特征分片深度并行随机森林DeepParallelRandomForest(DPRF)投票策略Spark上的并行化高复用缓存计算每个
不懂开发的程序猿·2022-12-16 17:28

python语言是编译执行_加速Python运行的工具

加速Python运行的工具应用如果你需要让你的Python程序加速运行，在不同的层次有一些不同的解决方案：重写你的Python代码，通过并行化parallelizing和优化optimizing/替代replacing
weixin_39947522·2022-12-16 15:01

分类算法-Logistic Regression(逻辑回归)实战案例

一、定义逻辑回归是一种广义线性回归模型，主要用于二分类问题（也可以用于多分类），具有简单、可并行化、解释性强的特点，目前在各个领域使用的都非常频繁。
最后一瓢若水·2022-12-16 15:57

CUDA(1)

CPU与GPUCPU和GPU之间浮点运算能力之所以存在这样的差异，原因就在于CPU具有复杂的控制逻辑和大容量的缓存，适合进行控制转移，处理分支繁杂的任务，而GPU专为计算密集型、高度并行化的计算而设计。
ae5555·2022-12-15 17:35

Spark 3.0 - 11.ML 随机森林实现二分类实战

在SparkML中，随机森林中的每一颗树都被分配到不同的节点上进行并行计算，或者在一些特定的条件下，单独的一颗决策树也可以并行化运算，其中每一棵决策树之间没有相关性。
BIT_666·2022-12-15 11:00

基于深度学习的文本分类 3

基于深度学习的文本分类TransformerTransformer是一种完全基于Attention机制来加速深度学习训练过程的算法模型，其最大的优势在于其在并行化处理上做出的贡献。
sosososoon·2022-12-15 07:14

论文阅读：A Neural Probabilistic Language Model 一种神经概率语言模型

ANeuralProbabilisticLanguageModel一种神经概率语言模型摘要关键词：统计语言模型，人工神经网络，分布式表示，维数灾难1.介绍1.1使用分布式表示解决维度灾难1.2与前面工作的关系2.一个神经模型3.并行化的实现
南有芙蕖·2022-12-14 10:37

机器学习基本算法-逻辑回归及SVM

LogisticRegression因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。2.Logistic回归的本质是：假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。
Word_gebei·2022-12-13 13:52

ML - 集成学习 代码实现

文章目录什么是集成学习手动实现集成学习使用HardVotingClassifier使用SoftVotingClassifierBagging和Pastingoob并行化处理（n_jobs）随机采样bootstrap_features
伊织code·2022-12-12 23:20

AI实战：用Transformer建立数值时间序列预测模型开源代码汇总

，trasnformer可以说是完全基于自注意力机制的一个深度学习模型，因为它适用于并行化计算，和它本身模型的复杂程度导致它在精度和性能上都要高于之前流行的RNN循环神经网络。
szZack·2022-12-12 22:15

Rllib学习[1] --rllib基本指令

允许终端用户并行化单个机器代码，几乎不需要更改代码。在Ray
最適当承诺·2022-12-11 23:01

pytorch 如何调用cuda_将Pytorch模型从CPU转换成GPU的实现方法

Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考环境：Ubuntu16.04.3Python版本：3.5.2Pytorch版本：0.4.00.序言大家知道，在深度学习中使用GPU来对模型进行训练是可以通过并行化其计算来提高运行效率
扎波罗热人·2022-12-10 09:41

GPU与深度学习和药物开发

这场革命在很大程度上归功于高度并行化的图像处理单元（GPU）的空前进步和支持GPU的算法的发展。这篇评论文章全面介绍了GPU算法的历史趋势和最新进展，讨论了它们对发现新药和药物靶点的
weixin_4528312·2022-12-09 18:38

机器学习分布式计算概览

分布式训练的优势在于做并行化，按照并行方式，模型训练可以分为数据并行和模型并行：•模型并行：对不同的机器，数据输入相同，运行网络模型的不同部分。
64318@461·2022-12-09 08:20

分布式机器学习\分布式KMeans

先对损失函数求一阶偏导数，即得到所有样本的梯度的总和，从上述公式可以看出每个样本的对应的梯度为，在第步下的参数的更新：,由上述计算梯度的公式可知道，优化过程的效率与样本量和参数个数有关，因此如果将梯度计算并行化
m0_59082440·2022-12-09 08:44

Transformer

Transformer在CV领域很火，Transformer是2017年Google在ComputationandLanguage上发表的，当时主要是针对自然语言处理领域提出的（之前的RNN模型记忆长度有限且无法并行化
BBQ呀·2022-12-09 08:26

transformer通俗理解

trasnformer可以说是完全基于自注意力机制的一个深度学习模型，因为它适用于并行化计算，和它本身模型的复杂程度导致它在精度和性能上都要高于之前流行的RNN循环神经网络。
追光少年羽·2022-12-09 08:24

一文弄懂Pytorch的DataLoader,DataSet和Sampler之间关系

1.自上而下理解三者关系首先我们看一下DataLoader.next的源代码长什么样，为方便理解我只选取了num_works为0的情况(num_works简单理解就是能够并行化地读取数据)classDataLoader
唐僧爱吃唐僧肉·2022-12-09 07:34

OPEN3D Document-()Geometry-Point cloud

后端被高度优化，以及采用并行化处理运行。我们欢迎来自开源社区的贡献。
渡口五十六·2022-12-08 07:53

Open3d学习计划—高级篇 2（彩色点云配准）

后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。本系列学习计划有Blue同学作为发起人，主要以Open3D官方网站的教程为主进行翻译与实践的学习计划。
Being_young·2022-12-07 17:23

Open3d学习计划—高级篇 4（多视角点云配准）

后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。本系列学习计划有Blue同学作为发起人，主要以Open3D官方网站的教程为主进行翻译与实践的学习计划。点云PC
Being_young·2022-12-07 17:23

深度学习中Batch、Epoch、Iteration的理解

对于BatchSize的选择有多种策略：BatchSize越大，由于可以利用并行化的优势，处理速度就会越快，可以充分利用内存资源；但是同时BatchSize越大，对于内存资源的要求就越高（epoch的次数需要增加以达到最好的结果
Chris Brown·2022-12-07 15:31

【Transformer 模型结构原理超级详细解析】

Transformer模型使用了Self-Attention机制，不采用RNN的顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。
*沧海明月*·2022-12-06 23:03
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