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OpenAI推新程序包:GPU适应十倍大模型仅需增加20%训练时间

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) GPU内存太小可能是神经网络训练过程中最大的拦路虎。 不怕,用这个OpenAI推出的gradient-checkpointing程序包,对于前馈模型来说,仅仅需要增加20%的计算时间,这个程序包,GPU就能适应十倍大的模型。 还有这种操作? 训练神经网络对内存的要求随着网络的深度和batch-size呈线性增长。在内存有限的情况下,如果想训练深层模型,并且增加batch-size,很多研究人员会采用KFAC这样的二阶方法。与小批量的SGD相比,这种方法发需要学习较少的样例。 重点来了。昨天,OpenAI的研究科学家Tim Salimans和前Google Brain工程师的数据科学家Yaroslav Bulatov两人发布了一个python/TensorFlow包,名为gradient-checkp

一次OOM问题排查

问题描述 用户问题:用户发现自己的服务器CPU在某一时刻陡然升高,但从监控上看,同一时刻的业务量却并不高,客户怀疑是云服务器有问题,希望技术支持团队予以解决。 经过我们的排查,发现cpu的两次间歇飙高是由于客户系统当时发生了OOM(out of memory)的情况,并触发了oom-killer造成的。但客户并不接受这个结论,认为是云服务器的异常导致了cpu飙高,而cpu的升高又导致了oom情况的发生。也就是对于cpu升高和oom谁为因果这件事上,客户和我们持完全相反的态度。 下面我们将通过对oom时系统日志的解读来说明cpu升高和oom之间的因果关系。 知识点梳理 1 预备知识 在解读日志之前,我们先回顾一下linux内核的内存管理。 1.1 几个基本的概念 (1)Page 页处理器的最小‘寻址单元’是字节或者字,而页是内存的‘管理单元’。 (2

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。