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tensorflow并行计算原理?

139 2024-03-15 17:42

一、tensorflow并行计算原理?

TensorFlow 是一个为数值计算(最常见的是训练神经网络)设计的流行开源库。在这个框架中,计算流程通过数据流程图(data flow graph)设计,这为更改操作结构与安置提供了很大灵活性。TensorFlow 允许多个 worker 并行计算,这对必须通过处理的大量训练数据训练的神经网络是有益的。此外,如果模型足够大,这种并行化有时可能是必须的。

当在多个计算节点间分配神经网络训练时,通常采用两种策略:数据并行和模型并行。在前者中,在每个节点上单独创建模型的实例,并馈送不同的训练样本;这种架构允许更高的训练吞吐量。相反,在模型并行中,模型的单一实例在多个节点间分配,这种架构允许训练更大的模型(可能不一定适合单节点的存储器)。如果需要,也可以组合这两种策略,使给定模型拥有多个实例,每个实例跨越多个节点。

当使用 TensorFlow 时,数据并行主要表现为两种形式:图内复制(in-graph replication)和图间复制(between-graph replication)。两种策略之间最显著的区别在于流程图的结构与其结果。

图内复制

图内复制通常被认为是两种方法中更简单和更直接(但更不可扩展的)的方法。当采用这种策略时,需要在分布式的主机上创建一个包含所有 worker 设备中副本的流程图。可以想象,随着 worker 数量的增长,这样的流程图可能会大幅扩展,这可能会对模型性能产生不利影响。然而,对于小系统(例如,双 GPU 台式计算机),由于其简单性,图内复制可能是最优的。

图间复制

认识到图内复制在扩展上的局限性,图间复制的优势在于运用大量节点时保证模型性能。这是通过在每个 worker 上创建计算图的副本来实现的,并且不需要主机保存每个 worker 的图副本。通过一些 TensorFlow 技巧来协调这些 worker 的图——如果两个单独的节点在同一个 TensorFlow 设备上分配一个具有相同名称的变量,则这些分配将被合并,变量将共享相同的后端存储,从而这两个 worker 将合并在一起。

但是,必须确保设备的正确配置。如果两个 worker 在不同的设备上分配变量,则不会发生合并。对此,TensorFlow 提供了 replica_device_setter 函数。只要每个 worker 以相同的顺序创建计算图,replica_device_setter 为变量分配提供了确定的方法,确保变量在同一设备上。这将在下面的代码中演示。

由于图间复制在很大程度上重复了原始图,因此多数相关的修改实际上都在集群中节点的配置上。因此,下面的代码段将只针对这一点进行改动。重要的是要注意,这个脚本通常会在集群中的每台机器上执行,但具体的命令行参数不同。

运行分布式 TensorFlow 的第一步是使用 tf.train.ClusterSpec 来指定集群的架构。节点通常分为两个角色(或「job」):含有变量的参数服务器(「ps」)和执行大量计算的「worker」。下面提供每个节点的 IP 地址和端口。接下来,脚本必须确定其 job 类型和在网络中的索引;这通常是通过将命令行参数传递给脚本并解析来实现的。job_type 指定节点是运行 ps 还是 worker 任务,而 task_idx 指定节点在 ps 或 worker 列表中的索引。使用以上变量创建 TensorFlow 服务器,用于连接各设备。

接下来,如果节点是参数服务器,它只连接它们的线程并等待它们终止。虽然似乎没有特定的 ps 代码,但图元素实际上是由 worker 推送到 ps 的。

相反,如果设备是 worker,则使用 replica_device_setter 构建我们的模型,以便在前面讨论的这些 ps 服务器上连续分配参数。这些副本将在很大程度上与单机的流程图相同。最后,我们创建一个 tf.Session 并训练我们的模型。

二、并行计算电脑配置?

你做并行计算需要的是CPU运算能力,建议选择Intel I3系列的本子,现在市面销售技嘉的E 2432 14寸 I3 2310 2G 320G 刻录机,价格不足3000,应该够你用了,笔记本的配置高低不是看多大内存,多大硬盘,和多大显存,和台式机一样,需要看型号,看性能,GT610的独显2G 还没有I3集成核芯3000快呢!

三、mpi并行计算全称?

MPI的全称是Message Passing Interface,即消息传递接口。

它并不是一门语言,而是一个库,我们可以用Fortran、C、C++结合MPI提供的接口来将串行的程序进行并行化处理,也可以认为Fortran+MPI或者C+MPI是一种再原来串行语言的基础上扩展出来的并行语言。

它是一种标准而不是特定的实现,具体的可以有很多不同的实现,例如MPICH、OpenMPI等。

它是一种消息传递编程模型,顾名思义,它就是专门服务于进程间通信的。

四、GPU并行计算和CAE并行计算有什么区别?

GPU并行计算和CAE并行计算在计算方式、应用领域和编程知识要求等方面存在一定的区别。首先,计算方式上,GPU并行计算利用图形处理器进行计算,将待求解问题分解成多个子问题,在相同的时间用不同的处理器计算各个子问题,有效地节约计算的时间。而CAE并行计算则是基于有限元分析(FEA)或有限差分法(FDM)等数值方法,将复杂问题分解为多个子问题,并在不同的处理器上进行计算。其次,应用领域上,GPU并行计算主要应用于图像处理、视频播放、信号处理、金融分析、石油勘探及天文计算等领域。而CAE并行计算则广泛应用于工程设计和分析领域,如结构分析、流体动力学、电磁场分析等。最后,在编程知识要求方面,GPU并行计算需要具备一定的图形编程知识,如OpenGL或DirectX等。而CAE并行计算则需要具备有限元分析、有限差分法等相关数值方法的编程知识。总之,GPU并行计算和CAE并行计算在计算方式、应用领域和编程知识要求等方面存在差异,需要根据具体的应用场景和需求选择合适的计算方法。

五、什么是并行计算?

并行计算(Parallel Computing)或称平行计算是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法,目的是提高计算速度,及通过扩大问题求解规模,解决大型而复杂的计算问题。所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。时间上的并行就是指流水线技术,而空间上的并行则是指用多个处理器并发的执行计算。

并行计算的解读

并行计算同时使用多种计算资源解决计算问题的过程,是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题,即将被求解的问题分解成若干个部分,各部分均由一个独立的处理机来并行计算。并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机,也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理,再将处理的结果返回给用户。

并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行。

六、fluent并行计算原理?

原理是利用流体与固体的热能交换原理的流量计: 在流体中置一发热物体,流体在经过时会带走热量。通过检测发热物的保持温度的加热能量(电流)与流经发热物的流体质量相关。

利用这种原理的流量计一般称热量式流量计。 当发热物体被加热的能量一定时,发热物的温度与流经发热物的流体质量相关,同时发热物的电阻率与其所具有的温度相关,检测发热物的温度或者它的电阻值,同样可测得流量。

利用这种原理的流量计一般称热导式流量计。

热丝式空气流量计就是根据上面原理工作的,同样应用这一原理的还有:热线风速仪,托马斯流量计,边界层流量计,热式质量流量计 ……

七、GP并行计算和CAD并行计算有什么区别?

1.应用领域:

GP并行计算主要应用于通用计算领域,如科学研究、数据分析、机器学习等。它可以处理各种类型的任务,包括数值计算、文本处理和图像处理等。

CAD并行计算主要应用于计算机辅助设计领域,主要用于解决工程设计、建筑设计、机械制造等领域的计算问题。它通常涉及大量的几何计算、图形处理和数值模拟等。

2.计算任务:

GP并行计算的任务范围非常广泛,可以是高度并行的任务,如矩阵运算、神经网络训练等,也可以是低度并行的任务,如文件传输、数据清洗等。

CAD并行计算的任务主要集中在图形处理、数值计算和模型分析等方面。这些任务往往具有较高的计算复杂度和并行性,适合采用并行计算技术提高处理速度。

3.并行策略:

GP并行计算通常采用分布式计算、多核处理器或GPU加速等并行策略,以提高计算速度和吞吐量。

CAD并行计算主要采用分布式计算、多核处理器和GPU加速等技术,同时还可以利用CPU的多核性能进行并行计算。此外,CAD并行计算还可以利用云计算和集群计算等资源,实现大规模的并行处理。

4.应用场景:

GP并行计算广泛应用于科学计算、大数据处理、人工智能等领域,可以处理各种复杂数学模型和大规模数据集。

CAD并行计算主要应用于工程设计、建筑设计、机械制造等领域,可以辅助设计师快速完成复杂项目的计算和分析。

总结一下,GP并行计算和CAD并行计算的主要区别在于应用领域、计算任务、并行策略和应用场景。GP并行计算更加通用,可以处理各种类型的任务,而CAD并行计算主要集中在计算机辅助设计领域,侧重于图形处理、数值计算和模型分析等任务。希望我的回答能帮助到您!如果您还有其他问题,请随时提问。

八、GPU并行计算和CAD并行计算有什么区别?

GPU并行计算和CAD并行计算虽然都是并行计算,但它们在应用场景、计算模型和实现方式等方面存在一些区别。首先,应用场景不同。GPU并行计算主要用于大规模数据并行计算,如深度学习、图像处理、科学计算等领域,强调大规模并行处理和高吞吐量。而CAD并行计算则主要用于复杂工程和科学问题的计算,如有限元分析、流体动力学模拟、计算化学等,更注重计算的精度和稳定性。其次,计算模型不同。GPU并行计算通常采用数据并行的计算模型,即将大规模数据分割成小块,由多个处理单元同时进行计算,最终再将结果合并。而CAD并行计算则更注重任务并行和流水线并行,即将复杂的工程问题分解成多个任务或流水线,每个任务或流水线由不同的处理器或计算机同时进行计算,以加快整体计算速度。最后,实现方式不同。GPU并行计算通常采用硬件加速的方式实现,即利用GPU的并行处理能力来加速计算。而CAD并行计算则更注重软件的优化和算法的改进,以提高计算的精度和稳定性。总之,GPU并行计算和CAD并行计算在应用场景、计算模型和实现方式等方面存在一些区别,需要根据具体的应用需求选择合适的并行计算方案。

九、gpu如何支持并行计算?

计算的方式如下:

从软件层面来说,GPU在进行并行计算时,是以核(kernel)为单位进行的,每个核相当于一个功能函数,每个核由若干线程块(thread block)负责运算,而每个线程块又由若干个线程组成。

从硬件层面来说,GPU包含若干个流处理器(SM),每个流处理器由若干个处理单元和一个存储单元组成,每个流处理器独立并行工作,用以计算CPU发送过来的线程。

十、FPGA并行计算的原理?

FPGA是英文Field Programmable Gate Array的缩写,即现场可编程门阵列,它是在PAL、GAL、EPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的,既解决了定制电路的不足,又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。

FPGA采用了逻辑单元阵列LCA(Logic Cell Array)这样一个新概念,内部包括可配置逻辑模块CLB(Configurable Logic Block)、输出输入模块IOB(Input Output Block)和内部连线(Interconnect)三个部分。FPGA的基本特点主要有:

1)采用FPGA设计ASIC电路,用户不需要投片生产,就能得到合用的芯片。 --2)FPGA可做其它全定制或半定制ASIC电路的中试样片。

3)FPGA内部有丰富的触发器和I/O引脚。

4)FPGA是ASIC电路中设计周期最短、开发费用最低、风险最小的器件之一。

5) FPGA采用高速CHMOS工艺,功耗低,可以与CMOS、TTL电平兼容。

可以说,FPGA芯片是小批量系统提高系统集成度、可靠性的最佳选择之一。

目前FPGA的品种很多,有XILINX的XC系列、TI公司的TPC系列、ALTERA公司的FIEX系列等。

FPGA是由存放在片内RAM中的程序来设置其工作状态的,因此,工作时需要对片内的RAM进行编程。用户可以根据不同的配置模式,采用不同的编程方式。

加电时,FPGA芯片将EPROM中数据读入片内编程RAM中,配置完成后,FPGA进入工作状态。掉电后,FPGA恢复成白片,内部逻辑关系消失,因此,FPGA能够反复使用。FPGA的编程无须专用的FPGA编程器,只须用通用的EPROM、PROM编程器即可。当需要修改FPGA功能时,只需换一片EPROM即可。这样,同一片FPGA,不同的编程数据,可以产生不同的电路功能。因此,FPGA的使用非常灵活。

FPGA有多种配置模式:并行主模式为一片FPGA加一片EPROM的方式;主从模式可以支持一片PROM编程多片FPGA;串行模式可以采用串行PROM编程FPGA;外设模式可以将FPGA作为微处理器的外设,由微处理器对其编程。

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