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浅论分布式训练中的recompute机制

作者 | FesianXu 导读 我们在进行对比学习训练时候,经常需要设置大的batch size,而显卡的显存大小是限制batch size大小的最主要因素,在实践过程中我们经常采用recompute机制,通过用计算换空间的方式,减少模型的内存消耗。然,在动态图训练时候,recompute机制需要进行手动的停止同步和梯度融合,本文纪录下这个问题。 全文7095字,预计阅读时间18分钟。 在对比学习场景,或者其他需要大batch size的场景中,由于显卡显存的限制,经常会受限batch size的进一步增大,此时可以采用“以计算换空间”的方式减少模型的显存占用,得而进一步增大batch size。目前主流框架都对这个机制提供了支持,一般称之为recompute或者checkpoint机制,比如pytorch提供在[1],paddle(动态图)提供在[2],tensorflow(动态图)提供在[3];而在静态图框架中,比如tensorflow(静态图)提供在[4],而paddle(静态图)的这个能力由fleet-x提供[5]。为了理解recompute机制在分布式场景会导致的问题和解决...

议程全曝光!Linux 基金会开源教育及人才培养峰会来了

开源技术正在快速发展,在云计算、大数据、人工智能等领域逐步形成技术主流。作为一种新的软件生产方式,开源已经被列入“十四五”规划纲要。纲要提出,支持数字技术开源社区等创新联合体发展,完善开源知识产权和法律体系,鼓励企业开放软件源代码、硬件设计和应用服务。 “产业发展,人才先行”,开源生态的繁荣发展,离不开人才的培育。然而一个现实问题是,尽管当前市场对开源人才的需求非常强烈,但开源人才严重不足。事实上,这一矛盾早在2020年就已经出现,并且随着全球企业数字化转型愈加深入,至今仍在不断升级。 在数字化转型的过程中,各大公司已经逐渐认识到了特定开源项目的重要性,也更愿意招募参与其中的个人。能否基于开源软件构建解决方案,是否有能力部署开源软件,是否具备使用开源开发工具的经验,这些开源能力已经成为企业招聘开源人才时很重要的考核指标。 Linux基金会最近发布的《开源岗位报告》表明,至少有44%的招聘经理表示在招聘团队新成员时,开源能力是其中最重要的一个考核指标,远高于其他技能。绝大多数接受调查的招聘经理( 93% )也表示,为招募开源人才,公司甚至会为开源项目做贡献,比如捐赠代码或资助等。 面对开...

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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。