8 (495) 988-61-60

Без выходных
Пн-Вск с 9-00 до 21-00

Как запараллелить форсунки


Как подключать провода к форсунке и аккумулятору

Chily:


Fuerza
цитата:
Не могу понять как правильно подключить провода (через лампочку) к самой форсунке и к аккумулятору для того чтобы, открылась запорная игла в форсунке с целью прочистить форсунку.

Прочистить форсунку таким способом не удастся, так только проверяется её работоспособность. Слышен щелчок - форсунка работает, нет - отправляем её на заслуженный отдых.
Теперь о лампочках. Не заморачивайся, делай без неё, ничего твоим форсункам не будет.
А если и собрался перестраховаться, то в схеме второклассник может разобраться что к чему.
цитата:
А с лампочкой получается путаница.
Как я понимаю чтобы лампочка загоралась и стала исполнять функцию ограничителя нужно к ней подключить один конец провода к основному железному корпуса лампочки а другой конец на минус аккумулятора а у другого провода один конец на плюс на аккумуляторе а другой конец на шапочку на лампочке ...Я так и сделал и лампочка загорелась..Но как поступить дальше?

НЕ ПРАВИЛЬНО
Лампочку подключаешь только к +, и через неё на контакт форсунки.
Второй провод от минуса тупо на второй контакт форсунки.
Как понять лампочьку подключаеш только к плюсу?Имеется в виду
-- Добавлено: [mergetime]1264179733[/mergetime]
Дучч
форсунки и на Фокусах есть.
Благодарю вас за понимание и помошь...Простите за глупые вопросы с моей стороны.

Если делать как вы советуете получается следуюшие: Береш провод, подключаеш один конец к + акумулятора, далее провод подключить к лампочьке( кстати как подключить к лампочьке? так как я сдела или только к шапке или только к железному корпусу?)и не разрывая провод идеш к форсунке? А на самой форсунке нужно подключить этот провод к плюсу или минусу?(плюс подписан справо форсунки)

И второй провод от минуса акумулятора нужно подключать к минусу на форсунке?

Я делал так:
Нашел два провода. Один коричневый второй голубой.
Оба разрезал на две части.
Получилась четыре куска!Два коричневых ,два голубых
вот фото

потом взял коричневый провод и прикрепил его к шапочке лампочки
( прикрепил его изолентой! но на фото показал без изоленты)
потом взял голубой провод и привезал его к железному корпусу лампочки.
Сделал так потому что подумал что шапка плюс а корпус минус...
получилось следующие:

Далее конец голубого провода подсоеденил к плюсу на форсунке(плюс с правой стороны подписан) а конец коричневого подключил к плюсу аккумулятора

получилось следующие:

потом взял другой провод(голубой) и один его конец подключил к минусу на аккумуляторе а второй конец к форсунке.

Все в месте получилось следующие:

Выключатель,включатель(кнопку) я не стал прикреплять к проводам а заместо этого просто дотрагивался до минуса на аккумуляторе ,держал и убирал его! И так несколько раз.

Итого:Какие то звуки послышались в форсунке но лампочка не загоралась.
Звуки наверное от открывания запорной иглы в форсунке...
Я подумал что что то не так делаю!

Вопросы:
1.Как я понимаю если лампочка не загоралась значит она не исполняла функцию ограничителя по току?Это так?
2.Если это так то могла ли форсунка испортится? Если да то как это проверить?Не просто же люди советуют использовать лампочку!!!Значет действительно форсунка без нее может испортиться?
3.Как правильно подключать провода?Подробно объясните мне пожалуйста.

Простите что не в тот форум,тему


Благодарю вас за понимание и помошь...Простите за глупые вопросы с моей стороны.

Если делать как вы советуете получается следуюшие: Береш провод, подключаеш один конец к + акумулятора, далее провод подключить к лампочьке( кстати как подключить к лампочьке? так как я сдела или только к шапке или только к железному корпусу?)и не разрывая провод идеш к форсунке? А на самой форсунке нужно подключить этот провод к плюсу или минусу?(плюс подписан справо форсунки)

И второй провод от минуса акумулятора нужно подключать к минусу на форсунке?

Я делал так:
Нашел два провода. Один коричневый второй голубой.
Оба разрезал на две части.
Получилась четыре куска!Два коричневых ,два голубых
вот фото

потом взял коричневый провод и прикрепил его к шапочке лампочки
( прикрепил его изолентой! но на фото показал без изоленты)
потом взял голубой провод и привезал его к железному корпусу лампочки.
Сделал так потому что подумал что шапка плюс а корпус минус...
получилось следующие:
[URL=]My Webpage[/URL]

Далее конец голубого провода подсоеденил к плюсу на форсунке(плюс с правой стороны подписан) а конец коричневого подключил к плюсу аккумулятора

получилось следующие:
[URL=][/URL]

потом взял другой провод(голубой) и один его конец подключил к минусу на аккумуляторе а второй конец к форсунке.

Все в месте получилось следующие:
[URL= ] [/URL]

Выключатель,включатель(кнопку) я не стал прикреплять к проводам а заместо этого просто дотрагивался до минуса на аккумуляторе ,держал и убирал его! И так несколько раз.

Итого:Какие то звуки послышались в форсунке но лампочка не загоралась.
Звуки наверное от открывания запорной иглы в форсунке...
Я подумал что что то не так делаю!

Вопросы:
1.Как я понимаю если лампочка не загоралась значит она не исполняла функцию ограничителя по току?Это так?
2.Если это так то могла ли форсунка испортится? Если да то как это проверить?Не просто же люди советуют использовать лампочку!!!Значет действительно форсунка без нее может испортиться?
3.Как правильно подключать провода?Подробно объясните мне пожалуйста.

Простите что не в тот форум,тему

Ускорьте свои алгоритмы Часть 3 - Распараллеливание | автор: Puneet Grover

Это третий пост в серии, которую я пишу. Все сообщения здесь:

  1. Ускорьте свои алгоритмы, Часть 1 - PyTorch
  2. Ускорьте свои алгоритмы, Часть 2 - Numba
  3. Ускорьте свои алгоритмы, Часть 3 - Распараллеливание
  4. Ускорьте свои алгоритмы Часть 4 - Dask

И это идет с Jupyter Notebooks , доступными здесь:

[Github-SpeedUpYourAlgorithms] и [ Kaggle ]

  1. Введение
  2. Пул и процесс
  3. Threading
  4. Dask
  5. Dask
  6. .multiprocessing
  7. Дополнительная литература
  8. Ссылки
   ПРИМЕЧАНИЕ: 
Этот пост относится к Jupyter Notebook , доступному в моем репо на Github : [SpeedUpYourAlgorithms-Parallelization]
и Kaggle [SpeedUpYourAlgorithms-Parallelization]

Поскольку объем данных растет экспоненциально со временем, а вычислительная мощность процессора останавливается, нам необходимо найти способы эффективной и действенной обработки данных.Что нам делать?

GPU - одно из решений, и оно очень эффективное. Но графические процессоры не были предназначены для машинного обучения, они были специально созданы для сложной обработки изображений и игр. Мы заставили наши алгоритмы работать на существующих графических процессорах, и это действительно окупилось. Теперь Google представила новое устройство под названием TPU (Tensor Processing Unit), которое адаптировано для рабочих нагрузок машинного обучения на TensorFlow, и результаты действительно выглядят многообещающими. И Nvidia тоже не отступает ».

Но мы достигнем потолка в какой-то момент в будущем.Даже если мы возьмем любой из огромных наборов данных, доступных сегодня, одной машины или вычислительного устройства будет недостаточно для обработки такой нагрузки. Нам придется использовать несколько машин для выполнения наших задач. Нам нужно будет Распараллелить наши задачи.

В этом посте мы рассмотрим некоторые методы, с которыми вы будете чаще всего работать в Python. А затем небольшое введение в Dask и torch.multiprocessing .

Фото Александра Попова на Unsplash

И Pool , и Process методы многопроцессорной обработки Библиотека Python инициирует новый процесс для нашей задачи, но по-другому. Процесс выполняет только один процесс за один вызов:

 import multiprocessing as mp 
p = mp.Process (target = ## target-function,
args = ## args-to-func)
# Этот вызов сделает только один процесс, который будет обрабатывать
# target-function с заданными аргументами в фоновом режиме.

Но процесс еще не начался. Для его запуска необходимо выполнить:

 p.start () 

Теперь вы можете либо оставить его здесь, либо проверить, завершен ли процесс, по:

 p.join () 
# Теперь он будет ждать завершения процесса.

Не проверять, завершился ли процесс, может быть много применений. Например, в клиент-серверном приложении, где вероятность потери пакета или отсутствия ответа очень мала, мы можем пренебречь этим, что может дать нам значительное ускорение. [Зависит от процесса приложения]

Для нескольких процессов вам нужно будет создать несколько Process s. Вы можете сделать столько, сколько захотите. Все они запустятся, когда вы вызовете .start () на них.

 процессы = [mp.Process (target = func, args = (a, b)) для (a, b) в списке] для p в процессах: p.start () 
для p в процессах: p.join ( )

С другой стороны, пул инициирует фиксированное количество процессов, и затем мы можем назначить этим процессам некоторые задачи. Таким образом, в определенный момент времени будет запущено только фиксированное количество процессов, а остальные будут ждать. Количество процессов в основном выбирается как количество ядер вашего устройства, что также является поведением по умолчанию, если вы оставите аргумент пустым.

 pool = mp.Pool (process = 2) 

Теперь есть много методов, которые вы можете применить для использования этого Pool . В Data Science мы можем обойтись без Pool.apply и Pool.map , потому что они возвращают результат сразу после завершения задачи (задач). Pool.apply принимает только один аргумент и использует только один процесс, тогда как Pool.map принимает множество аргументов и помещает их в наш Pool процессов.

 результатов = [pool.apply (func, (x)) for x in X] 
# Или
results = pool.map (func, (arg)) # Принимает только один аргумент

Но Pool.map принимает только один аргумент (повторяемый ), который он делит на несколько частей. Чтобы отправить множество аргументов, вы можете сделать что-то вроде этого.

Рассматривая наш предыдущий пример клиент-серверного приложения, здесь предопределено максимальное количество процессов, которые будут выполняться, поэтому, если у нас много запросов / пакетов, только n (максимальное количество процессов в пуле) будут выполняться с время, а другие будут в очереди на один из слотов процессов, ожидающих своей очереди.

Возведение в квадрат всех элементов вектора
  # Как мы можем использовать это с Data Frame? 
# A:
Вы можете использовать некоторую распараллеливаемую функциюdf.shape
# (100, 100)
dfs = [df.iloc [i * 25: i * 25 + 25, 0] for i in range (4)] с Pool (4) как p:
res = p.map (np.exp, dfs) ​​
для i в диапазоне (4): df.iloc [i * 25: i * 25 + 25, 0] = res [i] # Может пригодиться для предварительной обработки данных.

Что и когда использовать? ²

Если у вас много задач и не многие из них требуют больших вычислительных ресурсов, вам следует использовать процесс .Потому что, если они требуют интенсивных вычислений, они могут засорить ваш процессор, и ваша система может выйти из строя. И им не придется ждать в очереди, чтобы воспользоваться своим шансом, если ваша система может обрабатывать их все сразу.

И когда у вас есть фиксированное количество задач, и они требуют больших вычислительных ресурсов, вам следует использовать Pool . Потому что, если вы освободите их все сразу, ваша система может выйти из строя.

Фото: Hello I'm Nik на Unsplash

Threading! В питоне?

Использование потоков в Python имеет плохую репутацию.И люди правы. В большинстве случаев потоки не работают должным образом. Так в чем проблема?

Проблема: GIL (Global Interpreter Lock) . GIL был представлен на ранней стадии разработки Python, когда в операционных системах не было даже концепции потоков. Его выбрали за простоту.

GIL разрешает одновременно только один процесс, связанный с процессором. То есть он дает доступ интерпретатору Python только к одному потоку за раз. Итак, поток Lock блокирует весь интерпретатор до его завершения.³

Для однопоточных программ это было быстро, так как требовалось поддерживать только один Lock . По мере того, как python стал популярным, стало сложно эффективно выпускать GIL и не навредить всем зависимым приложениям. И поэтому он до сих пор там.

Но , вы все равно можете использовать многопоточность parallel (y), если ваша задача не связана с процессором. То есть вы можете использовать несколько потоков и получить ускорение, если ваша задача связана с вводом-выводом. Поскольку большую часть времени эти задачи ждут ответа от другого агента (например, диска и т.), и за это время они могут снять блокировку, оставив ее другим задачам для ее установки. от использования всех преимуществ многопроцессорных систем в определенных ситуациях. Обратите внимание, что потенциально блокирующие или длительные операции, такие как I / O , обработка изображений и NumPy обработка чисел , происходят вне GIL.Следовательно, только в многопоточных программах, которые проводят много времени внутри GIL, интерпретируя байт-код CPython, GIL становится узким местом.

Итак, если ваша задача связана с вводом-выводом, например, загрузка некоторых данных с сервера, чтение / запись на диск и т. Д., Вы можете использовать несколько потоков и получить ускорение.

 from threading import Thread as t 
import queue
q = queue.Queue () # Для помещения и получения результатов threadfunc_ = lambda q, args: q.put (func (args)) threads = [t (target = func_ , args = (q, args)) для аргументов в args_array]
для t в потоках: t.start ()
для t в потоках: t.join ()
res = []
для t в потоках: res.append (q.get ())
# Эти результаты не обязательно будут в порядке

Чтобы сохранить результаты из потоков, вы можете использовать что-то вроде Queue . И для этого вам нужно будет определить свою функцию, как показано выше, или вы можете использовать Queue.put () внутри своей функции, но для этого вам придется изменить определение функции, чтобы включить Queue в качестве аргумента.

Теперь ваши результаты в очереди не обязательно будут в порядке.Если вы хотите, чтобы ваши результаты были в порядке, вы можете передать какой-либо счетчик в качестве аргументов, как идентификаторы, а затем использовать эти идентификаторы, чтобы определить, откуда пришел результат.

 потоков = [t (func_, args = (i, q, args)) для i, args в 
enumerate (args_array)]
# И соответственно обновить функцию ПРИМЕЧАНИЕ:
Многопроцессорность с read.csv Pandas 'по какой-то причине не дает большого ускорения. В качестве альтернативы вы можете использовать Dask .

Потоки против процессов?

Процесс является тяжелым, так как он может содержать много собственных потоков (содержит хотя бы один) и имеет собственное выделенное пространство памяти, тогда как потоки легковесны, поскольку работают в области памяти родительского процесса и таким образом быстрее сделать.

Связь между потоками внутри процесса проще, потому что они совместно используют одно и то же пространство памяти., Тогда как связь между процессами ( IPC -Inter Process Communication) медленнее. Но опять же, потоки, совместно использующие одни и те же данные, могут попасть в состояние гонки, и их следует позаботиться об использовании Locks или аналогичных решений.

Фото Тревора Коула на Unsplash

Dask - это библиотека для параллельных вычислений, которая не только помогает распараллеливать существующие инструменты машинного обучения ( Pandas и Numpy ) [ i.е. using High Level Collection ], но также помогает распараллеливать низкоуровневые задачи / функции и может обрабатывать сложные взаимодействия между этими функциями, создавая график задач. [ то есть с использованием низкоуровневых планировщиков ] Это похоже на многопоточность или многопроцессорные модули Python .

У них также есть отдельная библиотека машинного обучения, dask-ml , которая имеет интеграцию с существующими библиотеками, такими как sklearn , xgboost и tensorflow .

 из импорта dask отложено как delay @ delay 
def add (x, y):
return x + y
@delay
def sq (x):
return x ** 2 # Теперь вы можете использовать эти функции как угодно хотите, Dask будет
# распараллелить ваше выполнение. И, как следует из названия, Dask
# не будет сразу выполнять вызовы ваших функций, скорее,
# он создаст вычислительный график в зависимости от того, как
# вызываете функции для входных данных и промежуточных результатов. Чтобы вычислить окончательный результат
#: результат
.compute ()

Dask по своей природе выполняет все операции параллельно. Что касается того, как он обрабатывает DataFrames, вы можете думать об этом как о подходе Divide and Conquer, где он делит ваш DataFrame на части, а затем применяет вашу данную функцию параллельно.

 df = dask.DataFrame.read_csv ("BigFile.csv", chunks = 50000) 
# Ваш DataFrame был разделен на блоки, и каждая функция
#, которую вы применяете, будет применяться ко всем блокам отдельно и параллельно
#. Он имеет большинство функций Pandas, которые вы можете использовать:
agg = df.groupby (["столбец"]). aggregate (["сумма", "среднее значение"])
agg.columns = new_column_namesdf_new = df.merge (agg.reset_index (), on = "column", how = "left")
# До сих пор он не вычислял результат, # но с .compute () теперь он будет вычислять параллельно.
df_new.compute (). Head ()

У них также есть интерфейс для их запуска на кластере машин.

Полную информацию о Dask см. В моем сообщении здесь.

Фото Мэтью Хикса на Unsplash

torch.multiprocessing - это оболочка вокруг многопроцессорного модуля Python , и его API на 100% совместим с исходным модулем.Таким образом, вы можете использовать Queue, , Pipe, , Array, и т. Д., Которые находятся здесь в модуле многопроцессорной обработки Python. Чтобы добавить к этому, чтобы сделать это быстрее, они добавили метод share_memory_ () , который позволяет данным переходить в состояние, в котором любой процесс может использовать их напрямую, и поэтому передача этих данных в качестве аргумента для разных процессов не будет сделайте копию этих данных.

Вы можете поделиться тензорами , параметрами модели , и вы можете поделиться ими на CPU или GPU по своему усмотрению.

  Предупреждение от Pytorch: (относительно совместного использования на GPU) 
CUDA API требует, чтобы выделение, экспортированное в другие процессы, оставалось действительным, пока оно используется ими. Вы должны быть осторожны и следить за тем, чтобы тензоры CUDA, которыми вы поделились, не выходили за рамки до тех пор, пока это необходимо. Это не должно быть проблемой для совместного использования параметров модели, но передача других типов данных должна выполняться с осторожностью. Обратите внимание, что это ограничение не распространяется на общую память ЦП.

Здесь вы можете использовать методы, описанные выше в разделе «Пул и процесс», а для увеличения скорости вы можете использовать метод share_memory_ () для совместного использования Tensor (скажем) среди всех процессов без копирования.

  # Обучение модели с использованием нескольких процессов:  import torch.multiprocessing as mp 
def train (model):
для данных, метки в data_loader:
optimizer.zero_grad ()
loss_fn (model (data), labels). backward ()
optimizer.step () # Это обновит общие параметры model = nn.Sequential (nn.Linear (n_in, n_h2),
nn.ReLU (),
nn.Linear (n_h2) , n_out)) model.share_memory () # Требуется для метода fork для workprocesses = []
для i в диапазоне (4): # No.процессов
p = mp.Process (target = train, args = (model,))
p.start ()
cesses.append (p) для p в процессах: p.join ()

Вы также можете работать с кластер машин. Подробнее см. Здесь.

.

Параллелизм данных - Тим Деттмерс

В моем последнем сообщении в блоге я показал, на что следует обращать внимание при построении кластера GPU. Что наиболее важно, вам нужно быстрое сетевое соединение между вашими серверами, а использование MPI в программировании значительно упростит задачу, чем использование параметров, доступных в самом CUDA.

В этом сообщении блога я объясняю, как использовать такой кластер для распараллеливания нейронных сетей различными способами, а также каковы преимущества и недостатки таких алгоритмов.Два разных алгоритма - это параллелизм данных и модели. В этой записи блога я сосредоточусь на параллелизме данных.

Так что это за два? Параллелизм данных - это когда вы используете одну и ту же модель для каждого потока, но загружаете его разными частями данных; параллелизм моделей - это когда вы используете одни и те же данные для каждого потока, но разделяете модель между потоками.

Для нейронных сетей это означает, что параллелизм данных использует одинаковые веса и разные мини-пакеты в каждом потоке; необходимо синхронизировать градиенты, т.е.е. усредненные, после каждого прохода через мини-серию.

Параллелизм моделей распределяет веса сети поровну между потоками, и все потоки работают в одном мини-пакете; здесь сгенерированный вывод после каждого слоя должен быть синхронизирован, то есть сложен, чтобы обеспечить ввод для следующего уровня.

У каждого метода есть свои преимущества и недостатки, которые меняются от архитектуры к архитектуре. Давайте сначала рассмотрим параллелизм данных и его узкие места, а в следующем посте я рассмотрю параллелизм моделей.

Серьезность сетевого узкого места параллелизма данных

Идея параллелизма данных проста. Если у вас, скажем, 4 графических процессора, вы разделите мини-пакет на части для каждого из них, скажем, вы разделите мини-пакет со 128 примерами на 32 примера для каждого графического процессора. Затем вы пропускаете соответствующую партию через сеть и получаете градиенты для каждого разделения мини-партии. Затем вы используете MPI для сбора всех градиентов и обновления параметров до общего среднего.

Диаграмма параллелизма данных.В прямом проходе нет связи, а во время обратного вы синхронизируете градиенты.

Самая большая проблема с этим подходом состоит в том, что во время обратного прохода вы должны передать весь градиент всем другим графическим процессорам. Если у вас есть весовая матрица 1000 × 1000, вам необходимо передать 4000000 байт в каждую сеть. Если мы возьмем сетевую карту 40 Гбит / с - что уже довольно быстро - вам понадобится $ latex {\ frac {4000000} {40} \ frac {1} {40 \ times 1024 \ times 1024 \ times 102} \ frac {1} {8 \ times 1000} = 0.75 \ mbox {ms}} & bg = ffffff $ для передачи данных от одного узла к другому (однако есть некоторые дополнительные накладные расходы, которыми здесь пренебрегают). Если у вас шесть графических процессоров в двух узлах, вам необходимо передать данные пяти другим графическим процессорам, три из которых должны проходить через сетевую карту (3x 0,75 мс), а два могут использовать PCIe 3.0 для передачи данных двум другим графическим процессорам. (примерно в три раза быстрее; 2x 0,25 мс). Однако проход PCIe не зависит от прохода сетевой карты, поэтому необходимое время определяется только временем сетевой карты, т.е.е. 2,25 мс. Однако только один графический процессор может передавать данные через сетевую карту в любой момент времени в любом узле, поэтому нам нужно умножить это время на три, то есть 7,75 мс. Суть в том, что нам нужно примерно 0,2 мс для матричного умножения через этот слой (100 × 1000 точек, 1000 × 1000) и примерно вдвое больше для обратного прохода. Мы можем передать градиент, пока работаем над следующим слоем, но, в конце концов, скорость сетевой карты немного ограничивает наши общие вычисления. Это тем более заметно, чем больше вы масштабируете свою систему: четырехузловой системе, работающей над той же проблемой, требуется около 20.25 мсек, чтобы передать градиенты другим графическим процессорам. Легко видеть, что параллелизм данных не зависит от размера кластера.

Чтобы противостоять этому узкому месту, необходимо уменьшить параметры градиента с помощью максимального объединения, maxout единиц или просто используя свертку. Другой способ - увеличить соотношение вычислительного времени и сетевого времени другими способами, например за счет использования ресурсоемких методов оптимизации, таких как RMSProp. Вам нужно одно и то же время, чтобы передавать градиенты друг другу, но больше времени тратится на вычисления, что увеличивает полезность быстрых графических процессоров.

Еще одна вещь, которую вы можете сделать при использовании методов оптимизации, требующих больших вычислительных ресурсов, - это скрыть задержку сети при вычислении градиентов. Это означает, что пока вы передаете первый градиент всем остальным узлам, вы уже можете асинхронно запустить большое вычисление RMSProp для следующего слоя. Этот метод может дать ускорение примерно на 0-20% в зависимости от сетевой архитектуры.

Но это не единственная проблема параллелизма данных. В архитектуре графического процессора скрыто узкое место с технической точки зрения, которое мне потребовалось довольно долго, чтобы понять.Чтобы понять, почему архитектура графического процессора является проблемой, нам сначала нужно взглянуть на использование и назначение мини-пакетов.

Расхождение: почему мы используем мини-партии?

Если мы начнем со случайно инициализированных параметров или даже если мы начнем с предварительно обученных параметров, нам не потребуется проходить через все данные, чтобы получить точное обновление градиента, которое направится в направлении локального минимума. Если мы возьмем MNIST в качестве примера, если у нас есть градиент, который включает 10 распространенных ошибок, которые сеть делает для каждого класса (размер мини-пакета около 128), то мы пойдем в направлении, которое значительно снижает ошибку уже как Градиент фиксирует грубые и типичные ошибки.Если мы выбираем больший размер пакета (скажем, 512), мы не только фиксируем общие ошибки, но и выявляем более тонкие ошибки. Однако не очень разумно настраивать систему, если вы знаете, что в ней все еще есть серьезные ошибки. Так что в целом мы мало выиграем от увеличения размера партии. Нам нужно больше вычислений, чтобы сделать примерно то же самое, и это главный аргумент, почему мы используем минимальный размер мини-партии. Однако, если мы выберем слишком малый размер мини-партии, мы не улавливаем все общие ошибки, относящиеся к набору данных, и, таким образом, наш градиент может не приближаться к локальному оптимуму, поэтому существует предел того, насколько мал можно делать мини-партии.

Как это связано с параллелизмом данных? Если мы хотим иметь размер мини-пакета 128 и использовать параллелизм данных, чтобы разделить его, скажем, между восемью графическими процессорами, то каждая сеть вычисляет градиенты для 16 выборок, которые затем усредняются с данными из других графических процессоров. И именно здесь возникает узкое место в оборудовании.

Плитки памяти: патчи быстрой памяти графического процессора для эффективных вычислений скалярного произведения

Для вычисления скалярных произведений на графическом процессоре вам необходимо скопировать небольшие участки, называемые тайлами памяти, в общую память , я.е. очень быстрая, но очень маленькая память (ограничена несколькими килобайтами). Проблема в том, что стандартный cuBLAS использует тайлы памяти размером 64 × 128, и когда размер пакета меньше 64, вы тратите много драгоценной разделяемой памяти. Кроме того, если вы используете размер пакета, не равный кратному 32, вы одинаково тратите общую память (потоки запускаются только блоками из 32 потоков), поэтому следует использовать размер пакета, который кратен 32 или кратен 64, если это возможно. . Для параллелизма данных это означает, что вы теряете значительную скорость обработки, когда вы уменьшаете размер пакета в 64 для каждого графического процессора.Если у вас много графических процессоров, это может быть весьма ограничивающим фактором, и это еще одна причина, по которой подход параллелизма данных не масштабируется далеко за пределы определенной точки.

В целом это звучит довольно ужасно для параллелизма данных, но параллелизм данных имеет свои применения. Если вы знаете узкие места, вы можете использовать параллелизм данных как мощный инструмент для определенных приложений. Это продемонстрировал Алекс Кришевский в своей статье, где он использует параллелизм данных в сверточных слоях своей сети и, таким образом, достигает ускорения в 3 раза.74x при использовании четырех графических процессоров и 6,25x при использовании восьми графических процессоров. Его система включает в себя два процессора и 8 графических процессоров в одном узле, поэтому он может использовать полную скорость PCIe для двух наборов из четырех графических процессоров и относительно быстрое соединение PCIe между процессорами для распределения данных между всеми восемью графическими процессорами.

Помимо сверточных нейронных сетей, еще одним применением параллелизма данных может быть его использование в рекуррентных нейронных сетях, которые обычно имеют меньше параметров и обновления градиента с высокой вычислительной интенсивностью - и то, и другое является преимуществом для параллелизма данных.

В своем следующем сообщении в блоге я сосредоточусь на параллелизме моделей, который эффективен для больших сетей и хорошо масштабируется для больших кластеров.

.

Автоматическое распараллеливание с @jit - Numba 0.52.0.dev0 + 274.g626b40e-py3.7-linux-x86_64.egg документация

Нумба

0,52

Для всех пользователей

  • Руководство пользователя
    • Краткое руководство по Numba за 5 минут
      • Как мне его получить?
      • Будет ли Numba работать с моим кодом?
      • Что такое режим nopython ?
      • Как измерить производительность Numba?
      • Насколько это быстро?
      • Как работает Numba?
      • Другие интересные вещи:
        • Цели GPU:
    • Обзор
    • Установка
      • Совместимость
      • Установка с использованием conda на платформах x86 / x86_64 / POWER
      • Установка с помощью pip на платформах x86 / x86_64
      • Включение поддержки графического процессора AMD ROCm
      • Установка на платформах Linux ARMv7
      • Установка на платформах Linux ARMv8 (AArch64)
      • Установка из исходных кодов
        • Переменные среды во время сборки и конфигурация дополнительных компонентов
      • Список зависимостей
      • Проверка установки
    • Компиляция кода Python с помощью @jit
      • Базовое использование
        • Ленивая компиляция
        • Жажда компиляции
      • Вызов и встраивание других функций
      • Характеристики подписи
      • Варианты компиляции
        • nopython
        • ногил
        • кэш
        • параллельно
    • Гибкие специализации с @generated_jit
      • Пример
      • Варианты компиляции
    • Создание универсальных функций NumPy
      • Декоратор @vectorize
      • Декоратор @guvectorize
        • Перезапись входных значений
      • Динамические универсальные функции
    • Компиляция классов Python с помощью @jitclass
      • Базовое использование
      • Указание numba.набрал контейнеров в качестве членов класса
      • Операции поддержки
      • Ограничения
      • Декоратор: @jitclass
    • Создание обратных вызовов C с помощью @cfunc
      • Базовое использование
      • Пример
      • Работа с указателями и памятью массива
      • Обработка конструкций C
        • С CFFI
        • С numba.types.Record.make_c_struct
        • Полный пример
      • Спецификация подписи
      • Варианты компиляции
    • Предварительная компиляция кода
      • Обзор
        • Преимущества
        • Ограничения
      • Использование
        • Автономный пример
        • Интеграция с Distutils
        • Синтаксис подписи
    • Автоматическое распараллеливание с @jit
      • Поддерживаемые операции
      • Явные параллельные циклы
      • Примеры
      • Диагностика
        • Разделы отчета параллельной диагностики
    • Использование декоратора @stencil
      • Базовое использование
      • Параметры трафарета
      • Выведение формы ядра и обработка границ
      • Параметры декоратора трафарета
        • окрестности
        • func_or_mode
        • cval
        • standard_indexing
      • StencilFunc
      • Параметры вызова трафарета
        • из
    • Обратный вызов интерпретатору Python из кода JIT
      • objmode context-manager
    • Автоматическое переключение модуля с jit_module
      • Пример использования
      • API
    • Советы по производительности
      • Режим без Python и режим объекта
      • Петли
      • Fastmath
      • Параллельный = Истинный
      • Intel SVML
      • Линейная алгебра
    • Слои с резьбой
      • Какие слои с резьбой доступны?
      • Установка уровня многопоточности
        • Выбор уровня многопоточности для безопасного параллельного выполнения
        • Выбор именованного слоя заправки
      • Дополнительные примечания
      • Установка количества потоков
.

Смотрите также