GPipe

第五课：MindSpore自动并行

文章目录第五课：MindSpore自动并行1、学习总结：数据并行模型并行MindSpore算子级并行算子级并行示例流水线并行GPipe和Microbatch1F1B流水线并行示例内存优化重计算优化器并行
一条大蟒蛇6666·2024-01-24 10:13

【学习笔记】深度学习分布式系统

深度学习分布式系统前言1.数据并行：参数服务器2.流水线并行：GPipe3.张量并行：MegatronLM4.切片并行：ZeRO5.异步分布式：PATHWAYS总结参考链接前言最近跟着李沐老师的视频学习了深度学习分布式系统的发展
HERODING77·2023-09-30 21:32

TP DP PP 并行训练方法介绍

这里写目录标题张量并行TP流水线并行PPnaive模型并行GPipePipeDream数据并行DPFSDP张量并行TP挖坑流水线并行PP经典的流水线并行范式有Google推出的Gpipe，和微软推出的PipeDream
www_z_dd·2023-08-03 19:21

Awesome Big Model Training

ContentsTrainingParallelismPipelineParallelism[NeurIPS2019]GPipe:EfficientTrainingofGiantNeuralNetworksusingPipelineParallelismReferencesTrainingParallelismPipelineParallelism
连理o·2023-06-15 22:50

[源码解析] 深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积

[源码解析]深度学习流水线并行GPipe(2)-----梯度累积文章目录[源码解析]深度学习流水线并行GPipe(2)-----梯度累积0x00摘要0x01概述1.1前文回顾0x02基本概念2.1背景知识
罗西的思考·2022-12-15 19:12

[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (1)--基础知识

[源码解析]PyTorch流水线并行实现(1)–基础知识文章目录[源码解析]PyTorch流水线并行实现(1)--基础知识0x00摘要0x01历史1.1GPipe1.2torchgpipe1.3fairscale1.4PyTorch1.5
罗西的思考·2022-11-24 00:56

[源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现

[源码解析]深度学习流水线并行Gpipe(1)—流水线基本实现文章目录[源码解析]深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现0x00摘要0x01概述1.1什么是GPipe1.2挑战0x02并行机制
罗西的思考·2022-06-13 07:12

[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (5) --Pipedream Flush

PipedreamFlush0x00摘要0x01背景0x02论文2.1引论2.2背景2.3流水线权重问题2.3.1问题12.3.2问题22.3.3问题32.4PipeDream-2BW系统设计2.4.1GPipe2.4.2Double-BufferedWe
罗西的思考·2022-02-14 17:00

EfficientNet 《EfficientNet:Rethinking model scaling for convolutional neural networks》

在准确率方面，自从2012年AlexNet赢得了ImageNet的冠军，卷积神经网络变得越来越流行并且越来越大，2014年冠军GoogleNet有6.8M的参数，2017年的SENet有145M的参数，最新的GPipe
sunny_develop·2020-09-16 02:30

深度学习100问-9：为什么EfficientNet号称是最好的分类网络？

比如说ResNet可以增加层数从ResNet18扩展到ResNet200，GPipe通过对基线网络的四倍扩展在ImageNet上可以达到84.3%的准确率。
louwill12·2020-08-13 21:03

《TF-Replicator, GPipe, Mesh-Tensorflow 三个库对比》

TF-Replicator,GPipe,Mesh-Tensorflow三个库对比使用场景从使用场景来看，TF-Replicator主要侧重于dataparallelism的库。
cx_2016·2020-06-30 00:00

谷歌出品EfficientNet：比现有卷积网络小84倍，比GPipe快6.1倍

https://www.toutiao.com/a6697763565677314573/【新智元导读】谷歌AI研究部门华人科学家再发论文《EfficientNet：重新思考CNN模型缩放》，模型缩放的传统做法是任意增加CNN的深度和宽度，或使用更大的输入图像分辨率进行训练，而使用EfficientNet使用一组固定额缩放系数统一缩放每个维度，超越了当先最先进图像识别网络的准确率，效率提高了10倍
喜欢打酱油的老鸟·2020-06-29 03:59

AI 四巨头 Google、DeepMind、Microsoft、Uber 深度学习框架大比拼

GPipe、Horovod、TFReplicator和DeepSpeed分别是这四家公司开发应用的深度学习框架，它们结合了深度学习研究及其基础设施的前沿技术，以提高深度学习模型的训练效率。
CSDN资讯·2020-06-20 20:20

谷歌出品EfficientNet：比现有卷积网络小84倍，比GPipe快6.1倍

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMjMwODMyMQ==&mid=2456339789&idx=1&sn=65421e4bfea79b61280b113b7b91d54f&chksm=8c2fbf43bb5836550549d5f2eac0a289bfb40b1c87f81348f61ce41051b4663504886e2ba875#rd【导读
磐创 AI·2019-06-22 22:45

谷歌发布深度学习Efficient Net新架构，各方面表现全面碾压卷积神经网络

EfficientNet-B7能够达到84.4%的精度，但它比GPipe小8.4倍，快6.1倍，EffectiveNet-B1比ResNet-152要小7.6倍，还快快5.7倍。
beyondma·2019-06-07 21:24

谷歌开源新模型EfficientNet，或成计算机视觉任务新基础

例如，ResNet可以通过增加层数从ResNet-18扩展到ResNet-200，最近，GPipe网络通过将基准CNN模型扩展四倍，在ImageNetT
AI科技大本营·2019-06-06 15:45

谷歌开源缩放模型EfficientNets：ImageNet准确率创纪录，效率提高10倍

虽然准确率只比之前最好的Gpipe提高了0.1%，但是模型更小更快，参数的数量和FLOPS都大大减少，效率提升了10倍！开发EfficientNets是来自谷
wq619000·2019-05-31 18:45
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