การวิเคราะห์การโหลดข้อมูลหลายโมดัลด้วย PyTorch

รายงานนี้ติดตามไปป์ไลน์ภาพและวิดีโอ PyTorch ตั้งแต่หน่วยความจำของ worker ไปจนถึงคอขวดในการถอดรหัส โดยเปรียบเทียบการแบ่ง shard การถ่ายโอนแบบ pinned การประมวลผลล่วงหน้าบน GPU และที่เก็บข้อมูล

ลองใช้ Deep Research

Loading preview...

เริ่มด้วยพรอมต์นี้

วิเคราะห์สแต็กที่ใช้งานจริงก่อนปรับให้เหมาะสมอย่างมีการควบคุม

ลองใช้ Deep Research

วิเคราะห์และปรับแต่งไปป์ไลน์ภาพ/วิดีโอ PyTorch ที่ใช้งานจริงสำหรับการพรีเทรนแบบหลายโมดัลขนาดใหญ่ โดยเริ่มจากบันทึก commit ของรีโพซิทอรี เวอร์ชันซอฟต์แวร์ ส่วนผสมและขนาดของข้อมูล โทโพโลยีของโหนด/GPU/CPU/RAM เครือข่าย ที่เก็บข้อมูล และการตั้งค่า loader

กำหนดค่าพื้นฐานก่อนแนะนำเครื่องมือ ระบุ training step, gradient accumulation, batch ต่ออุปกรณ์และ batch รวม, ความยาวลำดับ, ความละเอียด/จำนวนภาพ และการกระจายของเฟรม/รูปร่างวิดีโอ, การซิงโครไนซ์แบบกระจายศูนย์ รวมถึงระบุว่าการจับเวลารวมการประมวลผลของโมเดลหรือไม่ รายงาน throughput ของไปป์ไลน์ข้อมูลแยกจาก throughput การฝึกแบบต้นทางถึงปลายทาง วัด RSS/PSS ของ worker, หน่วยความจำสูงสุดของโฮสต์, เวลารอคิว, throughput ของที่เก็บข้อมูล/เครือข่าย, CPU, เวลาแฝงของการถอดรหัส/การเพิ่มข้อมูล, การถ่ายโอน, เวลาว่างของ GPU, เวลา step, tail latency และพฤติกรรมการเริ่มทำงานใหม่ ทำการทดสอบ A/B แบบเปลี่ยนปัจจัยเดียว โดยมีช่วงวอร์มอัป อินพุตคงที่ การทำซ้ำ ค่าความไม่แน่นอน และการตรวจสอบความถูกต้อง บันทึกเวอร์ชัน commit คำสั่ง ฮาร์ดแวร์ ที่เก็บข้อมูล และขนาดข้อมูล แยกคอขวดที่สังเกตได้ออกจากสมมติฐาน และพูดถึงเครื่องมือ loader เฉพาะเมื่อเข้ากันได้เท่านั้น ส่งมอบ trace เมทริกซ์การทดลอง ผลลัพธ์ เกณฑ์การนำใช้/ย้อนกลับ และแหล่งข้อมูลปฐมภูมิที่ระบุวันที่

จัดเตรียมข้อมูลบน NVMe

แยกวิเคราะห์ data locality และรวมต้นทุนการจัดเตรียมข้อมูล

ลองใช้ Deep Research

วิเคราะห์และปรับแต่งไปป์ไลน์ภาพ/วิดีโอ PyTorch ที่ใช้งานจริงสำหรับการพรีเทรนแบบหลายโมดัลขนาดใหญ่ โดยเริ่มจากบันทึก commit ของรีโพซิทอรี เวอร์ชันซอฟต์แวร์ ส่วนผสมและขนาดของข้อมูล โทโพโลยีของโหนด/GPU/CPU/RAM เครือข่าย ที่เก็บข้อมูล และการตั้งค่า loader

กำหนดค่าพื้นฐานก่อนแนะนำเครื่องมือ ระบุ training step, gradient accumulation, batch ต่ออุปกรณ์และ batch รวม, ความยาวลำดับ, ความละเอียด/จำนวนภาพ และการกระจายของเฟรม/รูปร่างวิดีโอ, การซิงโครไนซ์แบบกระจายศูนย์ รวมถึงระบุว่าการจับเวลารวมการประมวลผลของโมเดลหรือไม่ รายงาน throughput ของไปป์ไลน์ข้อมูลแยกจาก throughput การฝึกแบบต้นทางถึงปลายทาง วัด RSS/PSS ของ worker, หน่วยความจำสูงสุดของโฮสต์, เวลารอคิว, throughput ของที่เก็บข้อมูล/เครือข่าย, CPU, เวลาแฝงของการถอดรหัส/การเพิ่มข้อมูล, การถ่ายโอน, เวลาว่างของ GPU, เวลา step, tail latency และพฤติกรรมการเริ่มทำงานใหม่ ทำการทดสอบ A/B แบบเปลี่ยนปัจจัยเดียว โดยมีช่วงวอร์มอัป อินพุตคงที่ การทำซ้ำ ค่าความไม่แน่นอน และการตรวจสอบความถูกต้อง บันทึกเวอร์ชัน commit คำสั่ง ฮาร์ดแวร์ ที่เก็บข้อมูล และขนาดข้อมูล แยกคอขวดที่สังเกตได้ออกจากสมมติฐาน และพูดถึงเครื่องมือ loader เฉพาะเมื่อเข้ากันได้เท่านั้น ส่งมอบ trace เมทริกซ์การทดลอง ผลลัพธ์ เกณฑ์การนำใช้/ย้อนกลับ และแหล่งข้อมูลปฐมภูมิที่ระบุวันที่

ย้ายการถอดรหัสไปยัง GPU

แยกวิเคราะห์ตำแหน่งการถอดรหัสและการแย่งใช้ GPU

ลองใช้ Deep Research

วิเคราะห์และปรับแต่งไปป์ไลน์ภาพ/วิดีโอ PyTorch ที่ใช้งานจริงสำหรับการพรีเทรนแบบหลายโมดัลขนาดใหญ่ โดยเริ่มจากบันทึก commit ของรีโพซิทอรี เวอร์ชันซอฟต์แวร์ ส่วนผสมและขนาดของข้อมูล โทโพโลยีของโหนด/GPU/CPU/RAM เครือข่าย ที่เก็บข้อมูล และการตั้งค่า loader

กำหนดค่าพื้นฐานก่อนแนะนำเครื่องมือ ระบุ training step, gradient accumulation, batch ต่ออุปกรณ์และ batch รวม, ความยาวลำดับ, ความละเอียด/จำนวนภาพ และการกระจายของเฟรม/รูปร่างวิดีโอ, การซิงโครไนซ์แบบกระจายศูนย์ รวมถึงระบุว่าการจับเวลารวมการประมวลผลของโมเดลหรือไม่ รายงาน throughput ของไปป์ไลน์ข้อมูลแยกจาก throughput การฝึกแบบต้นทางถึงปลายทาง วัด RSS/PSS ของ worker, หน่วยความจำสูงสุดของโฮสต์, เวลารอคิว, throughput ของที่เก็บข้อมูล/เครือข่าย, CPU, เวลาแฝงของการถอดรหัส/การเพิ่มข้อมูล, การถ่ายโอน, เวลาว่างของ GPU, เวลา step, tail latency และพฤติกรรมการเริ่มทำงานใหม่ ทำการทดสอบ A/B แบบเปลี่ยนปัจจัยเดียว โดยมีช่วงวอร์มอัป อินพุตคงที่ การทำซ้ำ ค่าความไม่แน่นอน และการตรวจสอบความถูกต้อง บันทึกเวอร์ชัน commit คำสั่ง ฮาร์ดแวร์ ที่เก็บข้อมูล และขนาดข้อมูล แยกคอขวดที่สังเกตได้ออกจากสมมติฐาน และพูดถึงเครื่องมือ loader เฉพาะเมื่อเข้ากันได้เท่านั้น ส่งมอบ trace เมทริกซ์การทดลอง ผลลัพธ์ เกณฑ์การนำใช้/ย้อนกลับ และแหล่งข้อมูลปฐมภูมิที่ระบุวันที่

เปรียบเทียบที่เก็บข้อมูลแบบแบ่ง shard

แยกวิเคราะห์รูปแบบการจัดวางข้อมูลในการฝึกแบบกระจายศูนย์

ลองใช้ Deep Research

วิเคราะห์และปรับแต่งไปป์ไลน์ภาพ/วิดีโอ PyTorch ที่ใช้งานจริงสำหรับการพรีเทรนแบบหลายโมดัลขนาดใหญ่ โดยเริ่มจากบันทึก commit ของรีโพซิทอรี เวอร์ชันซอฟต์แวร์ ส่วนผสมและขนาดของข้อมูล โทโพโลยีของโหนด/GPU/CPU/RAM เครือข่าย ที่เก็บข้อมูล และการตั้งค่า loader

กำหนดค่าพื้นฐานก่อนแนะนำเครื่องมือ ระบุ training step, gradient accumulation, batch ต่ออุปกรณ์และ batch รวม, ความยาวลำดับ, ความละเอียด/จำนวนภาพ และการกระจายของเฟรม/รูปร่างวิดีโอ, การซิงโครไนซ์แบบกระจายศูนย์ รวมถึงระบุว่าการจับเวลารวมการประมวลผลของโมเดลหรือไม่ รายงาน throughput ของไปป์ไลน์ข้อมูลแยกจาก throughput การฝึกแบบต้นทางถึงปลายทาง วัด RSS/PSS ของ worker, หน่วยความจำสูงสุดของโฮสต์, เวลารอคิว, throughput ของที่เก็บข้อมูล/เครือข่าย, CPU, เวลาแฝงของการถอดรหัส/การเพิ่มข้อมูล, การถ่ายโอน, เวลาว่างของ GPU, เวลา step, tail latency และพฤติกรรมการเริ่มทำงานใหม่ ทำการทดสอบ A/B แบบเปลี่ยนปัจจัยเดียว โดยมีช่วงวอร์มอัป อินพุตคงที่ การทำซ้ำ ค่าความไม่แน่นอน และการตรวจสอบความถูกต้อง บันทึกเวอร์ชัน commit คำสั่ง ฮาร์ดแวร์ ที่เก็บข้อมูล และขนาดข้อมูล แยกคอขวดที่สังเกตได้ออกจากสมมติฐาน และพูดถึงเครื่องมือ loader เฉพาะเมื่อเข้ากันได้เท่านั้น ส่งมอบ trace เมทริกซ์การทดลอง ผลลัพธ์ เกณฑ์การนำใช้/ย้อนกลับ และแหล่งข้อมูลปฐมภูมิที่ระบุวันที่