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【大规模训练】大规模训练的技术挑战

文 @ 不愿透露姓名的小 P 同学 0 前言 本次分享是大规模训练技术系列的第一篇,主要包括两个部分: 大规模训练技术的意义 大规模训练的技术挑战 1 大规模训练技术的意义 1.1 训练的精度极限 深度学习发展历程中,模型精度提升主要依赖神经网络在结构上的变革。 例如,从 AlexNet 到 ResNet50,再到 NAS 搜索出来的 EfficientNet,ImageNet Top-1 精度从 58 提升到了 84。 但是,随着神经网络结构设计技术逐渐成熟并趋于收敛,想要通过优化神经网络结构来打破精度局限是非常困难的。 1.2 数据与模型规模对精度的影响 近年来,随着数据规模和模型规模的不断增大,模型精度也得到了进一步提升。一系列研究实验表明,从大模型与大数据入手提高模型精度是可行的。 一般的,构造大模型可以通过在现有的模型结构上进行加宽、加深、拼接得到。 更多的 featuremap 意味着更强的学习能力,因此对比相同结构的小模型,大模型有着更好的精度。以 Google 的 Big Transfer (BiT): General Visual Representation Lea...

“炫技”还是“真硬核”,OpenPPL 实测阿里「倚天 710」芯片

本文将以深度学习模型推理应用为出发点,对「倚天 710」这款 ARM Server 芯片进行性能方面的实测。 OpenPPL 自开源以来,便密切关注着业界的进展,致力于优化模型推理的全链条。完善对国产化芯片的支持,是 OpenPPL 团队的一个重点方向。 2021 年,阿里平头哥团队推出了全球首个 5nm 制程的 ARM Server 芯片 ——「倚天 710」。该芯片是基于 ARM 最新的 Neoverse N2 核心,自研的面向云数据中心服务器的高性能 CPU 芯片。 相比于市面上现有的 ARM Server 芯片,「倚天 710」在指令集、工艺、核心数、频率等多个指标上有着较为明显的优势: 鲲鹏 920 Amazon Graviton2 Altra 倚天 710 上市时间 2019 Q1 2019 Q4 2020 Q1 2021 Q4 指令集 ISA ARMv8.2 ARMv8.2 ARMv8.2 ARMv9 工艺 7nm 7nm 7nm 5nm 核心数 64 64 80 128 频率 最高 2.6GHz 2.5GHz 2.8GHz 最高 3.2GHz 接口 PCIe 4.0 P...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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