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显存:存储,GPU:计算;Pipeline Parallelism(管道并行)

目录

显存:存储,GPU:计算

流水线切分策略:(数据并并,多头并行,单头MLP切片)

存储(显存)和计算(GPU)负载不均衡的问题

1,2,3,4,5指的计算任务(数据切分)

大方块代表GPU计算

黄色代表显存

解决办法:重计算和流水线切分策略

重计算策略:

流水线切分策略:(数据并并,多头并行,单头MLP切片)

Pipeline Parallelism(管道并行)

GPipe

1F1B(One Forward One Backward)

举例说明

“Stage”和“Phase”是两个常用于描述训练不同阶段术语

Stage的含义与举例

Phase的含义与举例

举例说明


显存:存储,GPU:计算

流水线切分策略:(数据并并,多头并行,单头MLP切片)

  1. 显存与存储
    • 显存(Video Memory或Graphics Memory)是GPU上的专用内存,用于存储图形数据、纹理、帧缓冲区等。在图形处理和并行计算任务中,显存扮演着关键角色,因为它需要快速访问和存储大量数据。
    • 当我们提到“存储”时,通常指的是计算机系统中的内存或存储设备,如RAM(随机存取存储器)、硬盘驱动器(HDD)或固态硬盘(SSD)。然而&#x

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