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带你区分几种并行

摘要:在实际应用中,影响并行加速比的因素主要是串行计算、并行计算和并行开销三方面。 本文分享自华为云社区《高性能计算(2)——万丈高楼平地起》,作者: 我是一颗大西瓜。 存储方式 从物理划分上共享内存和分布式内存是两种基本的并行计算机存储方式 除此之外分布式共享内存也是一种越来越重要的并行计算机存储方式。 指令和数据 [小粒度]根据一个并行计算机能够同时执行的指令与处理数据的多少 可以把并行计算机分为 SIMD Single-Instruction Multiple-Data 单指令多数据并行计算机和MIMD Multiple-Instruction Multiple-Data 多指令多数据并行计算机 [大粒度]按同时执行的程序和数据的不同 又提出了SPMD Single-Program Multuple-Data 单程序多数据并行计算机和MPMD Multiple-ProgramMultiple-Data 多程序多数据并行计算机 根据指令的同时执行和数据的同时执行,计算机系统可以分成以下四类: 单处理器,单数据 (SISD) 单处理器,多数据 (SIMD) 多处理器,单数据 (MIS...

【AutoML】超参数优化及提前停止算法

文 @ 小 P 家的小胡易生 0 前言 深度神经网络 (DNN) 凭借强大的特征提取和数据拟合能力在机器学习诸多领域表现不凡。但目前对于人们来说,DNN 仍是一个黑盒,其内部的运作原理缺乏完备的理论支撑,即便相同的模型结构、相同的数据,在不同的超参数下训练得到的结果也可能有着巨大的差异。 在面对日新月异的细分任务和不同数据集时,前人经验对超参数设置的指导作用十分有限,并且超参数是不可导的,也就意味着无法转换为最优化问题进行自动学习。目前来说,仍然需要从业人员基于不同的场景,进行大量的尝试,以获得性能最佳的超参数配置。 在面对商业大规模的落地场景时,如果完全依靠研究员、工程师纯人工探索最佳模型,将消耗巨大的人力成本,同时也限制了从业人员进行更有创造性的工作。 近年来,许多研究表明,基于自动优化算法的超参数搜索可以具有媲美甚至超过人类专家基于经验设置的超参数配置,因此自动机器学习 (AutoML) 领域迅速崛起,涵盖的领域包括自动数据清理、自动特征工程、超参数优化 (HPO)、元学习、神经结构搜索 (NAS)、提前停止算法等。 今天,我们将介绍超参数优化算法和提前停止算法,揭示如何利用超参...

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