标签：分布式

2026-02-09andy阅读(44)评论(0)

在进行大规模模型训练时，我们通常采用分布式数据并行（DDP）来加速训练过程。然而，如果不恰当地处理数据加载，很容易导致不同工作节点（GPU/进程）之间的数据读取任务不均衡，进而造成GPU等待I/O，降低整体训练效率。 本文将聚焦于 PyTo...

2026-02-05andy阅读(48)评论(0)

在进行大规模深度学习训练时，数据预处理（例如图像解码、复杂的几何变换、特征提取）往往是整个训练流程中的性能瓶颈。尤其在分布式训练和多轮迭代（多Epoch）场景下，这些耗时的预处理步骤会被重复执行，造成巨大的计算浪费，并拖慢训练启动速度。 T...

2026-02-05andy阅读(49)评论(0)

在大型分布式训练集群中，硬件故障是不可避免的。当一台机器的网卡（NIC）突然损坏时，这意味着该节点将无法参与通信，这对于依赖高效同步的分布式训练（如PyTorch DDP或TensorFlow MirroredStrategy）来说是致命的...

2026-02-03andy阅读(66)评论(0)

在 Kubernetes (K8s) 中，标准的 Service (如 ClusterIP 或 NodePort) 通常用于在 Pod 集合前提供一个稳定的、负载均衡的虚拟 IP。然而，对于需要感知集群内所有成员状态的分布式有状态应用（如 ...

2026-02-02andy阅读(64)评论(0)

在PyTorch分布式数据并行（DDP）训练中，性能瓶颈往往出现在不同进程之间的梯度同步环节。为了高效地聚合梯度，DDP引入了“梯度桶”（Gradient Buckets）机制，这不仅减少了通信延迟，还实现了计算与通信的重叠（Overlap...

2026-02-01andy阅读(60)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...

2026-01-31andy阅读(61)评论(0)

概述：为什么需要分布式 Faiss 检索 随着深度学习模型产生的向量维度和数量爆炸式增长（例如，十亿级以上的向量），单台服务器的内存和计算能力（即使配备了多张高性能 GPU）也难以完全容纳和处理。Faiss 提供了强大的机制来应对这种超大规...

2026-01-31andy阅读(63)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...

2025-12-27andy阅读(240)评论(0)

在构建实时RAG（检索增强生成）或高频更新的推荐系统时，一个核心挑战是写入即时可见性（Read-After-Write Consistency, RAWC）。用户刚上传的文档或刚产生的向量，必须在最短的时间内被搜索接口捕获。那么，刚写入的E...

2025-11-27andy阅读(197)评论(0)

在现代AI基础设施中，分布式训练（如使用PyTorch DDP和NCCL）对网络延迟和带宽的要求极高。RDMA（Remote Direct Memory Access）技术，无论是基于InfiniBand还是RoCEv2，都是实现高性能集群...