在分布式训练（DLC）中挂载OSS
在提交DLC训练任务时，您可以通过代码配置或挂载的方式配置OSS、NAS、CPFS或MaxCompute存储，从而方便地在训练过程中直接读写相应存储中的数据。本文为您介绍如何在DLC训练任务中进行OSS、MaxCompute、NAS或CPFS的存储配置。
分布式训练 DLC 快速入门
DLC可以快捷地创建分布式或单机训练任务。其底层基于Kubernetes，省去您手动购买机器并配置运行环境，无需改变使用习惯即可快速使用。本文以 MNIST 手写体识别为例，介绍如何使用DLC进行单机单卡训练，或多机多卡的分布式训练。
使用eRDMA网络进行分布式训练
弹性RDMA（Elastic Remote Direct Memory Access，简称eRDMA）是阿里云自研的云上弹性RDMA网络。PAI通用计算资源中的部分GPU机型已支持eRDMA能力，您只需使用特定镜像提交基于这些GPU机型的DLC任务，系统将自动在容器内挂载eRDMA网卡，从而加速分布式训练过程。
使用DeepNCCL加速模型的分布式训练或推理性能
DeepNCCL是阿里云神龙异构产品开发的用于多GPU互联的AI通信加速库，能够无感地加速基于NCCL进行通信算子调用的分布式训练或多卡推理等任务。开发人员可以根据实际业务情况，在不同的GPU云服务器上安装DeepNCCL通信库，以加速分布式训练或推理性能。本文主要介绍在Ubuntu或CentOS操作系统的GPU实例上安装和使用DeepNCCL的操作方法。
阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
1. XGBoost简介 XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在GBDT框架的基础上实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题。XGBoost最初是一个研究项目，孵化于Distributed (Deep) Machine Learning Community (DMLC) ，由陈天奇博...
自研分布式训练框架EPL问题之帮助加速Bert Large模型的训练如何解决
问题一：相比业界传统方法，使用EPL训练万亿M6模型有哪些优势？ 相比业界传统方法，使用EPL训练万亿M6模型有哪些优势？ 参考回答： 相比业界传统方法，使用EPL训练万亿M6模型的优势在于显著降低了算力资源需求（节省超80%），并且训练效率提升近11倍。具体来说，在480张V100 32G GPU上，EPL框架在3天内就成功完成了万亿M6模型的预训练...
分布式训练：大规模AI模型的实践与挑战
1. 引言 分布式训练允许数据科学家和工程师在多个计算节点上并行执行模型训练，从而显著加快训练速度。这种方法对于处理大规模数据集尤其重要，因为单个计算设备往往无法满足内存和计算资源的需求。 2. 分布式训练的基础 2.1 数据并行 vs. 模型并行 数据并行：每个GPU或节点上运行相同模型的不同实例，并在不同的数据子集上进行训练。模型并行&...
VLDB 2023 | 北大河图发布分布式训练神器Galvatron, 一键实现大模型高效自动并行（2）
为了高效地搜索如此庞大的搜索空间，该研究首先提出了以下观察作为指导：Takeway#1：PP 倾向于被跨设备岛放置。此处 “设备岛” 指具有高内部带宽的一组设备，在绝大多数 Transformer 模型中，PP 的通信量相比于其它并行方式，显著更少。因此，人们通常优先对模型进行 PP 切分并放置于设备岛之间。Takeway#2：在同构设备的前提下，并行策略倾向于将设备均匀切分。例如，对于 4 卡....
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阿里云分布式应用服务
企业级分布式应用服务 EDAS（Enterprise Distributed Application Service）是应用全生命周期管理和监控的一站式PaaS平台，支持部署于 Kubernetes/ECS，无侵入支持Java/Go/Python/PHP/.NetCore 等多语言应用的发布运行和服务治理 ，Java支持Spring Cloud、Apache Dubbo近五年所有版本，多语言应用一键开启Service Mesh。
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