详解 concurrent.futures 线程池的动态缩容与任务超时控制机制
在高性能的并发编程中,控制任务的执行时间和优雅地管理资源至关重要。Python 的 concurrent.futures 模块提供了一个高级接口来异步执行可调用对象,它内置了对任务超时和资源释放的支持。 本文将详细介绍如何使用 Thread...
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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...
在深度学习模型的训练和推理过程中,尤其是在使用PyTorch时,我们经常会遇到一个棘手的问题:明明通过 nvidia-smi 看到显存(GPU Memory)还有剩余,但在尝试分配新的大张量时却报出了 OOM(Out of Memory)错...