详解 MultiWorkerMirroredStrategy:在多机多卡环境下如何处理集群通信死锁
MultiWorkerMirroredStrategy (MWMS) 是 TensorFlow 2.x 中用于多机多卡同步训练的首选策略。它通过在每个 Worker 的 GPU 上复制模型权重,并在梯度计算后使用 All-reduce 操作...
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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...
在Python中,当我们使用multiprocessing模块实现并发时,与多线程(threading)不同,子进程拥有独立的内存空间。这意味着父进程中定义的普通变量(如列表、字典、普通对象实例)不会自动且安全地在子进程间共享。如果尝试直接...