Análise de carregamento multimodal no PyTorch
Este relatório rastreia pipelines de imagens e vídeos do PyTorch, da memória dos workers aos gargalos de decodificação. Ele compara particionamento, transferências com memória fixada, pré-processamento na GPU e armazenamento.
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Cria um perfil da pilha real antes de uma otimização controlada.
Experimentar a Pesquisa aprofundadaDiagnostique e otimize o pipeline real de imagens/vídeos do PyTorch para pré-treinamento multimodal em grande escala. Primeiro, registre o commit do repositório, as versões de software, a mistura e a escala dos dados, a topologia de nós/GPUs/CPUs/RAM, a rede, o armazenamento e a configuração do carregador. Estabeleça uma linha de base antes de recomendar ferramentas. Defina uma etapa de treinamento, o acúmulo de gradientes, o lote por dispositivo e o lote global, o comprimento da sequência, a resolução/quantidade de imagens e a distribuição de quadros/formato de vídeo, a sincronização distribuída e se a medição de tempo inclui o cálculo do modelo. Informe a taxa de transferência do pipeline de dados separadamente da taxa de transferência do treinamento de ponta a ponta. Meça RSS/PSS dos workers, pico de memória do host, espera na fila, taxa de transferência de armazenamento/rede, CPU, latência de decodificação/aumento de dados, transferência, tempo ocioso da GPU, tempo por etapa, latência de cauda e comportamento de reinicialização. Execute testes A/B de um fator com aquecimento, entradas fixas, repetições, incerteza e verificações de correção. Registre versões, commits, comandos, hardware, armazenamento e escala dos dados. Separe os gargalos observados das hipóteses; discuta ferramentas de carregamento apenas quando forem compatíveis. Entregue rastreamentos, matriz de experimentos, resultados, critérios de implantação/reversão e fontes primárias datadas.
Preparar dados em NVMe
Isola a localidade dos dados e inclui os custos de preparação.
Experimentar a Pesquisa aprofundadaDiagnostique e otimize o pipeline real de imagens/vídeos do PyTorch para pré-treinamento multimodal em grande escala. Primeiro, registre o commit do repositório, as versões de software, a mistura e a escala dos dados, a topologia de nós/GPUs/CPUs/RAM, a rede, o armazenamento e a configuração do carregador. Estabeleça uma linha de base antes de recomendar ferramentas. Defina uma etapa de treinamento, o acúmulo de gradientes, o lote por dispositivo e o lote global, o comprimento da sequência, a resolução/quantidade de imagens e a distribuição de quadros/formato de vídeo, a sincronização distribuída e se a medição de tempo inclui o cálculo do modelo. Informe a taxa de transferência do pipeline de dados separadamente da taxa de transferência do treinamento de ponta a ponta. Meça RSS/PSS dos workers, pico de memória do host, espera na fila, taxa de transferência de armazenamento/rede, CPU, latência de decodificação/aumento de dados, transferência, tempo ocioso da GPU, tempo por etapa, latência de cauda e comportamento de reinicialização. Execute testes A/B de um fator com aquecimento, entradas fixas, repetições, incerteza e verificações de correção. Registre versões, commits, comandos, hardware, armazenamento e escala dos dados. Separe os gargalos observados das hipóteses; discuta ferramentas de carregamento apenas quando forem compatíveis. Entregue rastreamentos, matriz de experimentos, resultados, critérios de implantação/reversão e fontes primárias datadas.
Mover a decodificação para a GPU
Isola o local da decodificação e a contenção na GPU.
Experimentar a Pesquisa aprofundadaDiagnostique e otimize o pipeline real de imagens/vídeos do PyTorch para pré-treinamento multimodal em grande escala. Primeiro, registre o commit do repositório, as versões de software, a mistura e a escala dos dados, a topologia de nós/GPUs/CPUs/RAM, a rede, o armazenamento e a configuração do carregador. Estabeleça uma linha de base antes de recomendar ferramentas. Defina uma etapa de treinamento, o acúmulo de gradientes, o lote por dispositivo e o lote global, o comprimento da sequência, a resolução/quantidade de imagens e a distribuição de quadros/formato de vídeo, a sincronização distribuída e se a medição de tempo inclui o cálculo do modelo. Informe a taxa de transferência do pipeline de dados separadamente da taxa de transferência do treinamento de ponta a ponta. Meça RSS/PSS dos workers, pico de memória do host, espera na fila, taxa de transferência de armazenamento/rede, CPU, latência de decodificação/aumento de dados, transferência, tempo ocioso da GPU, tempo por etapa, latência de cauda e comportamento de reinicialização. Execute testes A/B de um fator com aquecimento, entradas fixas, repetições, incerteza e verificações de correção. Registre versões, commits, comandos, hardware, armazenamento e escala dos dados. Separe os gargalos observados das hipóteses; discuta ferramentas de carregamento apenas quando forem compatíveis. Entregue rastreamentos, matriz de experimentos, resultados, critérios de implantação/reversão e fontes primárias datadas.
Comparar armazenamento particionado
Isola o layout dos dados no treinamento distribuído.
Experimentar a Pesquisa aprofundadaDiagnostique e otimize o pipeline real de imagens/vídeos do PyTorch para pré-treinamento multimodal em grande escala. Primeiro, registre o commit do repositório, as versões de software, a mistura e a escala dos dados, a topologia de nós/GPUs/CPUs/RAM, a rede, o armazenamento e a configuração do carregador. Estabeleça uma linha de base antes de recomendar ferramentas. Defina uma etapa de treinamento, o acúmulo de gradientes, o lote por dispositivo e o lote global, o comprimento da sequência, a resolução/quantidade de imagens e a distribuição de quadros/formato de vídeo, a sincronização distribuída e se a medição de tempo inclui o cálculo do modelo. Informe a taxa de transferência do pipeline de dados separadamente da taxa de transferência do treinamento de ponta a ponta. Meça RSS/PSS dos workers, pico de memória do host, espera na fila, taxa de transferência de armazenamento/rede, CPU, latência de decodificação/aumento de dados, transferência, tempo ocioso da GPU, tempo por etapa, latência de cauda e comportamento de reinicialização. Execute testes A/B de um fator com aquecimento, entradas fixas, repetições, incerteza e verificações de correção. Registre versões, commits, comandos, hardware, armazenamento e escala dos dados. Separe os gargalos observados das hipóteses; discuta ferramentas de carregamento apenas quando forem compatíveis. Entregue rastreamentos, matriz de experimentos, resultados, critérios de implantação/reversão e fontes primárias datadas.
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