1.[转]Megatron-LM源码系列(八): Context Parallel并行
2.FasterTransformer Decoding 源码分析(三)-LayerNorm介绍
3.MMDet——DETR源码解读
4.如何看《源代码》影评?维度维度
5.OpenCV:Mat源码解读
6.Python语言学习(三):Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读
[转]Megatron-LM源码系列(八): Context Parallel并行
原文链接: Megatron-LM源码系列(八): Context Parallel并行
Context Parallel并行(CP)与sequence并行(SP)相比,核心差异在于SP只针对Layernorm和Dropout输出的源码activation在sequence维度进行切分,而CP则进一步扩展,编程对所有input输入和所有输出activation在sequence维度上进行切分,下载形成更高效的维度维度并行处理策略。除了Attention模块外,源码ivy源码其他如Layernorm、编程Dropout等模块在CP并行中无需任何修改,下载因为它们在处理过程中没有涉及多token间的维度维度交互。
Attention模块之所以特殊,源码是编程因为在计算过程中,每个token的下载查询(query)需要与同一sequence中其他token的键(key)和值(value)进行交互计算,存在内在依赖性。维度维度因此,源码在进行CP并行时,编程计算开始前需要通过allgather通信手段获取所有token的KV向量,反向计算时则通过reduce_scatter分发gradient梯度。
为了降低显存使用,前向计算阶段每个GPU仅保存部分KV块,反向阶段则通过allgather通信获取全部KV数据。这些通信操作在特定的rank位置(相同TP组内)进行,底层通过send和recv等操作实现allgather和reduce_scatter。
以TP2-CP2的transformer网络为例,CP并行的通信操作在Attention之前执行,其他则为TP通信。AG表示allgather,RS表示reduce_scatter,小额借贷源码购买AG/RS表示前向allgather反向reduce_scatter,RS/AG表示前向reduce_scatter反向allgather。
TP2对应为[GPU0, GPU1], [GPU2, GPU3],CP2指的就是TP组相同位置的rank号,即[GPU0, GPU2], [GPU1, GPU3]。CP并行类似于Ring Attention,但提供了OSS与FlashAttention版本,并去除了冗余的low-triangle causal masking计算。
LLM常因序列长度过长而导致显存耗尽(OOM)。传统解决方法包括重计算或扩大TP(tensor parallel)大小,但各自存在计算代价增加或线性fc计算时间减少与通信难以掩盖的问题。CP则能更高效地解决这一问题,每个GPU处理一部分序列,同时减少CP倍的通信和计算量,同时保持TP不变,使得activation量也减少CP倍。性能优化结果展示于图表中,用户可通过指定--context-parallel-size在Megatron中实现CP。
具体源码实现以Megatron-Core 0.5.0版本为例进行说明。
参考资料:
FasterTransformer Decoding 源码分析(三)-LayerNorm介绍
本文深入探讨FasterTransformer中LayerNormalization(层归一化)的源码实现与优化。作为深度学习中的关键技术,层归一化可确保网络中各层具有相似的分布,从而加速训练过程并改善模型性能。背景介绍部分详细解释了层归一化的工作原理,强调其在神经网络中的高效并行特性与广泛应用。文章从代码起点开始剖析,宝塔面板php源码具体路径位于解码过程的核心部分。调用入口展示了传入参数,包括数据描述和关键参数gamma、beta、eps,简洁直观,符合公式定义。深入源码的解析揭示了优化点,特别是针对特定数据类型和维度,使用了定制化内核。此设计针对高效处理半精度数据样本,减少判断指令,实现加速运算,且对偶数维度数据进行调整以最大化Warp特性利用。接下来,内核实现的详细描述,强调了通过共享内存与block、warp级归约实现公式计算的高效性。这部分以清晰的代码结构和可视化说明,解释了块级别与Warp级归约在单个块处理多个数据点时的协同作用,以及如何通过巧妙编程优化数据处理效率。文章总结了FasterTransformer中LayerNormalization的整体优化策略,强调了在CUDA开发中基础技巧的应用,并指出与其他优化方案的比较。此外,文章还推荐了OneFlow的微信发布源码性能优化实践,为读者提供了一个深入探索与对比学习的资源。
MMDet——DETR源码解读
DETR是Object Detection领域中的创新之作,首次以完全采用Transformer结构实现端到端目标检测。DETR通过引入object query,将目标信息以query形式送入Transformer的decoder,以实现自注意力学习,捕捉不同目标的特征。query在经过Self Attention后,与图像特征进行Cross Attention,提取检测目标的特征。最终输出含有目标信息的query,通过FFN得到bbox和class信息。
理解DETR模型前,需明确模型结构与配置。模型主要由三部分组成:Backbone,Transformer(encoder与decoder)及head。输入为batch图像,假设维度为[B, 3, W, H],使用隐层维度embed_dims为,模型变换过程如下。
DETR配置文件中,model部分分为Backbone和bbox_head。理解其配置有助于深入模型运作机制。
DETR的前向过程在mmdet/models/detectors/single_stage.py中统一为两个步骤,具体实现于detr_head(mmdet/models/dense_heads/detr_head.py)中的forward_single()函数。该函数负责除backbone外的模板下载源码下载所有前向过程。变量shape示例供理解,注意img_shape因随机裁剪而不同,导致shape不唯一。
DETR的backbone采用常规的Resnet,结构相对简单,非本文讨论重点。Transformer部分的源码在mmdet/models/utils/transformer.py文件,解析如下,N = W_feat*H_feat。
详细解读及参考文章将帮助您更深入理解DETR的内部运作与实现细节。
如何看《源代码》影评?
1、bleem是介于3和4之间的一种空间维数
在Hausdorff维数的理论中。
这种维数是允许存在的,应该也能任意构造出维数介于3和4之间实数的图形。
貌似类canor集Hausdorff维数可以是介于0和2之间的任意实数。
如果这个影评的理解是对的,那么这玩意又是数学上早就搞出来的东西了。
只不过大家直觉上觉得空间的维数应该是整数(Lesbesgue维度)。
但是在数学上并非如此。
这个bleem也就是一个介于3和4之间的实数而已。
2、bleem是介于三维欧式空间和闵可夫斯基空间之间的一种奇怪的时空结构。影片中教授所说的那个bleem,其实就是类似一种可以穿越时空的机器,结尾教授的车祸,和医生在黑白电视上看到的那起车祸案件。
是同一起,所以,主持人才会说,警方无法查明死者的身份,那是因为,教授根本不是那个年代的人。这些巧合,其实就是教授用穿越时空的方式,来向医生证明了自己的观点。
OpenCV:Mat源码解读
OpenCV中的核心组件Mat是理解库运作的关键。通过深入阅读其源码,我们可以了解到Mat如何管理内存、与Sub-mat的关系,以及如何支持不同数据类型。本文旨在提供对Mat类的深入理解,帮助你掌握Mat的内存管理机制、数据结构设计,以及Mat中数据类型的表示方式。通过本文,你将对Mat的基本构成有清晰的认识,并理解内存分配的策略。
Mat类的实现类似于一个容器,主要构造和析构不同类型的Mat。Mat的内部数据存储在UMatData结构中,通过m.data指针访问。内存分配由UMatData和MatAllocator共同完成。Mat的shape由size(大小)和step(步长)组成,便于计算每个维度所需的内存空间。
UMatData结构隐藏了内存配置的细节,而MatAllocator根据不同设备实现底层不同的内存管理。以CPU的底层实现为例,这里仅展示其基本架构。理解了这些,Mat的基本构造就有了基础概念。
Mat的类型设计是其独特之处,用CV_{ bit}{ U/F/S}C{ n}表示,如CV_FC3表示3通道位浮点。其中depth部分决定基础类型,如CV_F。Mat的大小设计是根据不同类型进行优化的。在OpenCV 5.x版本中,depth用低5位表示,其余位用于通道数。
通过实际数据类型的例子,如通道的8U类型m0和其子Matm2,可以观察到CONT_FLAG和SUBMAT_FLAG的变化,以及对于非常用数据格式如CV_8UC()的性能影响。OpenCV对1、3、4通道数据有优化,而3通道的数据在某些情况下速度可能接近4通道。
最后,Mat的高效使用不仅依赖于基础计算,MatExpr起到了桥梁作用,它向上简化接口,向下连接加速指令。理解了Mat的这些特性,你将能够更有效地利用OpenCV的Mat进行数据处理。
Python语言学习(三):Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读
在探索深度学习领域,使用Python语言进行编程无疑是一条高效且灵活的途径。尤其在科研工作或项目实施中,Python以其丰富的库资源和简单易用的特性,成为了许多专业人士的首选。本文旨在分享在Windows系统下使用Anaconda搭建TensorFlow_gpu环境及解读ConvLSTM核心源码的过程。在提供具体步骤的同时,也期待读者的反馈,以持续改进内容。
为了在Windows系统下搭建适合研究或项目的TensorFlow_gpu环境,首先需要确认TensorFlow_gpu版本及其对应的cuDNN和CUDA版本。访问相关网站,以获取适合自身硬件配置的版本信息。以TensorFlow_gpu2.为例,进行环境搭建。
在Anaconda环境下,通过命令行操作来创建并激活特定环境,如`tensorflow-gpu`环境,选择Python3.版本。接着,安装cuDNN8.1和CUDA.2。推荐使用特定命令确保安装过程顺利,亲测有效。随后,使用清华镜像源安装TensorFlow_gpu=2..0。激活虚拟环境后,使用Python环境验证安装成功,通常通过特定命令检查GPU版本是否正确。
为了在Jupyter Notebook中利用该环境,需要安装ipykernel,并将环境写入notebook的kernel中。激活虚拟环境并打开Jupyter Notebook,通过命令确保内核安装成功。
对于ConvLSTM核心源码的解读,重点在于理解模型的构建与参数设置。模型核心代码通常包括输入数据维度、模型结构、超参数配置等。以官方样例为例,构建模型时需关注样本整理、标签设置、卷积核数量等关键参数。例如,输入数据维度为(None,,,1),输出数据维度为(None,None,,,)。通过返回序列设置,可以控制模型输出的形态,是返回单个时间步的输出还是整个输出序列。
在模型改造中,将彩色图像预测作为目标,需要调整模型的最后层参数,如将`return_sequence`参数更改为`False`,同时将`Conv3D`层修改为`Conv2D`层以适应预测彩色图像的需求。此外,选择合适的损失函数(如MAE)、优化器(如Adam)以及设置Metrics(如MAE)以便在训练过程中监控模型性能。
通过上述步骤,不仅能够搭建出适合特定研究或项目需求的TensorFlow_gpu环境,还能够深入理解并灵活应用ConvLSTM模型。希望本文内容能够为读者提供有价值的指导,并期待在后续过程中持续改进和完善。