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手把手推导分布式矩阵乘的最优并行策略

作者|郭冉、李一鹏、柳俊丞、袁进辉 常用深度学习框架的自动并行机制还不够完善,还需要用户根据经验来配置并行方式,这给开发者带来了不小的智力负担。因此,实现自动最优并行就成为一个有趣的课题。 矩阵乘是深度学习最常用的底层计算原语,譬如卷积算子,注意力机制都是通过矩阵乘来实现的,所以大规模神经网络的并行实现大多数时候也是在处理分布式矩阵乘。本文就以如何最优地实现分布式矩阵乘为例来展示自动并行的解决思路。 1 如何实现最优的分布式矩阵乘? 通过上一篇文章《手把手推导 Ring all-reduce 的数学性质》我们知道了常见集群通信操作的通信量和所需通信时间的数学性质,本文来探讨怎么使用这些性质来选择最优的并行矩阵乘策略。 在《如何超越数据并行和模型并行:从GShard 谈起》一文中,我们介绍了如何从一般的数据并行、模型并行提炼出最一般性的算子并行的抽象表示SBP。 假设我们希望在4张显卡(2台服务器,每台服务器上有2张显卡)上完成一个矩阵乘 X x W=Y ,也就是,其中 X 和 W 按照特定的SBP签名被摆放(place)到4张显卡上,那么将有多个方式实现分布式矩阵乘,它们在...

移动端异构运算技术-GPU OpenCL编程(进阶篇)

导读:本文将阐述OpenCL的一些深入的知识,同时结合移动端主流GPU厂商之一的高通Adreno芯片设计,阐述移动端OpenCL编程的优化的一些通用的手段。全文5201字,预计阅读时间14分钟。 一、前言 在《移动端异构运算技术-GPU OpenCL编程(基础篇)》中,介绍了移动端GPU计算现状以及OpenCL编程的基础概念。本文将进一步阐述OpenCL的一些深入的知识,同时结合移动端主流GPU厂商之一的高通Adreno芯片设计,阐述移动端OpenCL编程的优化的一些通用的手段。 备注:高通GPU系列之外,华为麒麟、联发科天机等芯片采用的是ARM公司设计的Mali系列GPU,因为篇幅限制本文不做单独阐述。 二、基础概念 丨OpenCL OpenCL是由Khronos组织开发和维护的开放的、免费的标准,服务于异构系统中的跨平台并行编程。这种设计可以帮助开发者在利用现代异构系统来发挥出强大的并行计算能力,同时一定程度上也是跨平台的。 丨OpenCL高通 高通是最早完全支持移动端OpenCL运算能力的芯片厂商之一,并且在国内及国际市场上占据了一定的市场份额。 三、OpenCL结构 一个抽象的...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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