深度学习

2026-02-02andy阅读(2)评论(0)

在复杂的AI推理加速和模型部署场景中，我们经常需要对自定义的神经网络架构进行修改、融合或适配特定的硬件加速器。PyTorch 2.0生态系统中的核心工具 torch.fx 为我们提供了强大的基础能力——符号追踪（Symbolic Traci...

2026-02-01andy阅读(5)评论(0)

TorchScript 是 PyTorch 官方提供的编译器，用于将 PyTorch 模型从灵活的 Python 动态图环境转换成高性能的静态图表示。这种静态图格式可以脱离 Python 解释器运行，实现推理加速，并支持在 C++ 或其他生...

2026-02-01andy阅读(7)评论(0)

在高性能计算和深度学习领域，分布式训练（如PyTorch DDP）是加速模型收敛的关键手段。然而，分布式环境的复杂性，尤其是涉及多机或多GPU通信时，经常会导致令人头疼的死锁或连接超时问题。这些问题往往源于网络配置错误、防火墙限制或进程间同...

2026-02-01andy阅读(10)评论(0)

在现代深度学习中，模型和数据集的规模爆炸式增长，使得分布式训练成为常态。PyTorch 的 torch.distributed 包提供了一系列高效的通信原语（Collective Operations），这些原语是实现数据并行（DDP）和模...

2026-02-01andy阅读(6)评论(0)

如何使用 PyTorch FSDP 解决超大模型单卡显存不足问题 随着大语言模型（LLM）的参数量突破百亿甚至万亿级别，传统的分布式训练方案（如DDP，数据并行）已经无法满足需求，因为DDP要求每张GPU都复制完整的模型权重、梯度和优化器状...

2026-01-31andy阅读(10)评论(0)

在构建大规模深度学习模型训练系统时，参数服务器（Parameter Server, PS）架构是一种常见的解决方案。它将模型参数的存储和更新集中在专用的PS节点上，而Worker节点（训练器）只负责计算梯度并发送给PS。PyTorch 提供...

2026-01-31andy阅读(14)评论(0)

在构建大型深度学习模型时，分布式数据并行（DDP）是提高训练速度的关键技术。然而，许多人误以为分布式训练只是简单地将模型复制到多张卡上并行计算。事实并非如此，真正的效率瓶颈在于梯度同步。PyTorch DDP通过其独特的梯度桶（Gradie...

2026-01-31andy阅读(10)评论(0)

在 AI 部署和推理加速的过程中，模型加载速度是影响启动时间和用户体验的关键因素之一。特别是对于拥有数千万甚至数十亿参数的大规模模型，例如大型语言模型（LLMs），加载 state_dict 往往需要大量时间。 本文将深入探讨 PyTorc...

2026-01-31andy阅读(12)评论(0)

在深度学习训练和推理过程中，我们经常会发现 GPU 使用率不高，或者训练速度远低于预期。这往往不是 GPU 计算慢，而是因为数据加载和预处理（Data I/O）成为了瓶颈，导致 GPU 必须等待 CPU 准备好下一批数据。这种等待被称为“数...

2026-01-30andy阅读(8)评论(0)

在处理 TB 级别或者需要实时生成的流式数据集时，传统的 PyTorch Dataset（Map-style Dataset，通过 __getitem__ 随机访问）机制会遇到致命的内存瓶颈。因为这类数据集要求在初始化时或者通过索引访问时将...