کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
AllReduce is an important and popular collective communication primitive, which has been widely used in areas such as distributed machine learning and high performance computing. To design, analyze, and choose from various algorithms and implementations of AllReduce, the time cost model plays a crucial role, and the predominant one is the $(α,β,γ)$ model. In this paper, we revisit this model, and reveal that it cannot well characterize the time cost of AllReduce on modern clusters; thus must be updated. We perform extensive measurements to identify two additional terms contributing to the time cost: the incast term and the memory access term. We augment the $(α,β,γ)$ model with these two terms, and present GenModel as a result. Using GenModel, we discover two new optimalities for AllReduce algorithms, and prove that they cannot be achieved simultaneously. Finally, striking the balance between the two new optimalities, we design GenTree, an AllReduce plan generation algorithm specialized for tree-like topologies. Experiments on a real testbed with 64 GPUs show that GenTree can achieve 1.22$\times$ to 1.65$\times$ speed-up against NCCL. Large-scale simulations also confirm that GenTree can improve the state-of-the-art AllReduce algorithm by a factor of $1.2$ to $7.4$ in scenarios where the two new terms dominate.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
AllReduce یک ارتباطات مهم و مهم و مهم است که بدوی است ، که به طور گسترده در مناطقی مانند یادگیری ماشین توزیع شده و محاسبات با کارایی بالا مورد استفاده قرار گرفته است.برای طراحی ، تجزیه و تحلیل و انتخاب از بین الگوریتم ها و پیاده سازی های مختلف AllReduce ، مدل هزینه زمان نقش مهمی ایفا می کند و غالب مدل $ (α ، β ، γ) $ است.در این مقاله ، ما این مدل را مجدداً مورد بررسی قرار می دهیم و نشان می دهیم که نمی تواند هزینه زمان Allreduce را بر روی خوشه های مدرن مشخص کند.بنابراین باید به روز شود.ما اندازه گیری های گسترده ای را برای شناسایی دو اصطلاح اضافی که به هزینه زمان کمک می کنند انجام می دهیم: مدت ناسازگار و اصطلاح دسترسی به حافظه.ما با این دو اصطلاح مدل $ (α ، β ، γ) $ را تقویت می کنیم و در نتیجه Genmodel را ارائه می دهیم.با استفاده از Genmodel ، ما دو بهینه جدید برای الگوریتم های Allreduce را کشف می کنیم و ثابت می کنیم که آنها نمی توانند به طور همزمان حاصل شوند.سرانجام ، با ایجاد تعادل بین دو بهینه جدید ، ما یک الگوریتم تولید برنامه Allreduce را که برای توپولوژی های درختی مانند تخصص دارد ، طراحی می کنیم.آزمایشات موجود در یک آزمایش واقعی با 64 GPU نشان می دهد که Gentree می تواند 1.22 $ \ $ تا 1.65 $ \ برابر $ سرعت در برابر NCCL را بدست آورد.شبیه سازی های در مقیاس بزرگ همچنین تأیید می کنند که Gentree می تواند الگوریتم پیشرفته Allreduce را با ضریب 1.2 دلار به 7.4 دلار در سناریوها که در آن دو اصطلاح جدید حاکم هستند ، بهبود بخشد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
