如何使用分布式训练框架StarServer进行分布式训练
分布式训练框架用于加速模型训练、处理海量数据并提高系统稳定性和资源利用率。它通过将模型分布在多个计算节点上实现并行计算,从而缩短训练时间,适应大数据集和大模型的训练需求。本文介绍如何使用分布式训练框架StarServer进行分布式训练。
Ray是一个开源的分布式计算框架,用于构建和扩展分布式应用。它提供了简单的API,使得开发者可以轻松地编写并行和分布式代码,而无需担心底层的复杂性。
一、Ray分布式计算框架简介 Ray是一个开源的分布式计算框架,用于构建和扩展分布式应用。它提供了简单的API,使得开发者可以轻松地编写并行和分布式代码,而无需担心底层的复杂性。Ray支持多种编程范式,包括任务并行、Actor模型、分布式对象存储等。 二、Ray的安装 首先,确保你的Python环境已经安装,并且...
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理框架,自 1.11 版本起,Flink 提供了与 Kafka 集成的官方 Connector,使得 Flink 能够消费 Kafka 数据。在 Flink 1.14.4 版本中,确实支持将 Kafka 偏移量保存在外部系统,如Kafka本身,并且可以手动维护这些偏...
如何使用分布式通信框架gRPC++进行分布式训练
使用DLC进行深度学习训练时,您可以使用gRPC++分布式训练,从而加速模型训练。本文介绍如何开启分布式通信框架gRPC++。
推荐一款.NET开源的轻量级分布式服务框架
前言今天要给大家推荐一款由新生命开发团队开源的.NET轻量级分布式服务框架:星尘分布式平台(NewLife.Stardust)。项目介绍星尘是一个轻量级分布式服务框架。它的功能包含配置中心、集群管理、远程自动发布、服务治理、服务自动注册和发现、负载均衡、动态伸缩、故障转移、性能监控。核心功能星尘代理:StarAgent部署在每台应用服务器,作为系统服务负责守护本地应用及监控节点性能,支持Wind....

阿里云PAIx达摩院GraphScope开源基于PyTorch的GPU加速分布式GNN框架
作者:艾宝乐 导读 近期阿里云机器学习平台 PAI 团队和达摩院 GraphScope 团队联合推出了面向 PyTorch 的 GPU 加速分布式 GNN 框架 GraphLearn-for-PyTorch(GLT) 。GLT 利用 GPU 的强大并行计算性能来加速图采样,并利用 UVA 来减少顶点和边特征的转换和拷贝。对于大规模图,GLT 使用了生产者-消费者的架构,通过异步并发的分布式采...

阿里开源 支持10万亿模型的自研分布式训练框架EPL(Easy Parallel Library)
作者:王林、飒洋导读最近阿里云机器学习PAI平台和达摩院智能计算实验室一起发布“低碳版”巨模型M6-10T,模型参数已经从万亿跃迁到10万亿,规模远超业界此前发布的万亿级模型,成为当前全球最大的AI预训练模型。同时做到了业内极致的低碳高效,使用512 GPU在10天内即训练出具有可用水平的10万亿模型。相比之前发布的大模型GPT-3,M6实现同等参数规模,能耗仅为其1%。M6模型训练使用的正是阿....

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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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