模拟场景:集群里有一张 GPU 出现了 ECC 报错(可修正错误),你该立刻下线它还是继续坚持到训练结束?
如何处理 GPU 的 ECC 可修正错误:立即下线还是坚持到训练结束? 背景 在深度学习集群中,GPU 显存错误(ECC Error)是运维和算法工程师经常面临的难题。当系统报出“可修正错误”(Correctable Error)时,你的训...
如何处理 GPU 的 ECC 可修正错误:立即下线还是坚持到训练结束? 背景 在深度学习集群中,GPU 显存错误(ECC Error)是运维和算法工程师经常面临的难题。当系统报出“可修正错误”(Correctable Error)时,你的训...
在多 GPU 分布式训练(例如使用 PyTorch DDP 或 TensorFlow MirroredStrategy)中,显存(VRAM)使用不均衡是一个常见但棘手的问题。当您在 8 块 A100 上遇到此问题时,通常意味着某个或某些进程...
在进行深度学习模型开发时,特别是在测试分布式训练策略(如 tf.distribute.MirroredStrategy)时,我们往往需要多块 GPU。然而,并非所有开发环境都具备多卡资源。TensorFlow 提供了一种强大的解决方案:虚拟...
在深度学习的训练过程中,Batch Size(批次大小)是一个至关重要的超参数。通常情况下,更大的 Batch Size 能够提供更准确的梯度估计,有助于模型收敛到更优的解。然而,当模型参数量巨大或输入数据维度极高时,有限的显存(VRAM)...