如何通过 torch.distributed.rpc 构建跨机器的参数服务器架构
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...
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计算机体系结构中有一个长期存在的瓶颈,称为“内存墙”(Memory Wall)。它描述了处理器速度增长(基于摩尔定律)远快于内存访问速度和带宽增长的现象。对于传统的CPU计算任务,这早已是性能限制因素;而对于今天的大型语言模型(LLMs),...
概述:理解并行计算的基石 在高性能计算领域,实现大规模数据并行是提升运算速度的关键。CPU和GPU在底层架构上选择了不同的路径来实现这一目标:CPU主要依赖SIMD (Single Instruction, Multiple Data),而...

如何使用 PyRIT 框架进行大模型安全评测的架构解析与实战 随着大型语言模型(LLMs)的广泛应用,对其进行严格的安全性和鲁棒性评估变得至关重要。微软开发的 Python Risk Identification Toolkit (PyRI...