发起 Pytorch 分布式训练 DistributedDataParallel(DDP) 是 PyTorch 官方推荐的 多卡 / 多机分布式训练框架 ,基于 多进程 + Ring AllReduce 实现,用于加速大模型、大数据集的训练。 百舸平台提供了 PyTorch 训练框架的完整支持,覆盖单机训练和分布式训练场景。本文介绍如何在百舸平台提交 PyTorch 训练任务的关键要点。
介绍分布式系统和一致性问题
介绍百信银行的分布式架构及微服务架构。
分布式训练相关 查询训练任务列表 使用以下代码可以查询训练任务列表。
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分布式多机部署DeepSeek R1模型 随着模型参数量不断增加,单台GPU服务器已经无法满足大规模模型的推理需求。分布式多机推理可以将单实例分配到多台服务器部署,利用并行计算加速推理过程,提高大规模模型和高并发场景的推理效率。本文将介绍如何通过百舸平台在H20 2机分布式部署DeepSeek R1模型。
介绍Paxos算法原理
例如临时数据缓存、日志存储或在业务层已多副本冗余等场景。
介绍银联商务分布式的云基础架构及新方案下的自动化运维方案。
RDMA:使用高性能网络进行分布式训练 本文档用于介绍在百舸的环境下使用 RDMA 网络进行分布式训练。 概述 RDMA (Remote Direct Memory Access)是新一代的网络通信技术,它允许计算机之间直接进行内存对内存的数据传输,而不需要经过操作系统或中央处理器的处理。