如何将深度学习训练速度提升一百倍?PAISoar 来了 | 6月12号云栖夜读

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
简介: 在今天的开篇文章中,讲述了:今天,我们就来分享阿里工程师的实践成果:将深度学习模型的大规模分布式训练框架 PAISoar应用于绿网模型(多层CNN网络)后,绿网模型在128 GPU卡上取得101倍的计算加速比,效果显著。

点击订阅云栖夜读日刊,专业的技术干货,不容错过!

阿里专家原创好文

1.如何将深度学习训练速度提升一百倍?PAISoar 来了

今天,我们就来分享阿里工程师的实践成果:将深度学习模型的大规模分布式训练框架 PAISoar应用于绿网模型(多层CNN网络)后,绿网模型在128 GPU卡上取得101倍的计算加速比,效果显著。阅读更多》》

2.优酷背后的大数据秘密

本文中优酷数据中台的数据技术专家门德亮分享了优酷从Hadoop迁移到阿里云MaxCompute后对业务及平台的价值。阅读更多》》

3.NoSQL 数据库不应该放弃 Consistency

一篇干货好文,值得一读!阅读更多》》

4.一文读懂架构整洁之道(附知识脉络图)

程序的世界飞速发展,今天所掌握的技能可能明年就过时了,但有一些东西是历久弥新,永远不变的,掌握了这些,在程序的海洋里就不会迷路,架构思想就是这样一种东西。阅读更多》》

5.一条数据的漫游 -- X-Engine SIGMOD Paper Introduction

一篇干货好文,值得一读!阅读更多》》

视频课程及PPT下载

1.云栖社区特邀专家颜群:大型系统设计原则与阿里云产品的应用
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/1137
内容概要:1.如何在设计阶段避免项目开发中可能会遇到的问题,从而避免返工的情形?
内容概要:2.大型系统在设计时,应该遵循什么样的原则?
内容概要:3.如何使用阿里云产品降低硬件成本,以及提高开发效率?
内容概要:4.本课程会通过图文结合的方式,详细的讲解CAP、幂等性、无状态等经典设计原则及适用场景,并且会介绍如何在大型项目中使用阿里云提供的产品。
相关文章:https://yq.aliyun.com/articles/692759

2.Oracle数据库快速迁云至阿里云RDS for PPAS数据库
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/1114
主讲人:樊文凯(唐修)阿里云数据库解决方案架构师,Oracle数据库专家,多年在政府、金融领域从事Oracle、MySQL、Postgres等数据库的运维、优化、架构工作,现在致力于为传统数据库企业上云构建通运解决方案,帮助企业IT系统快速、高效上云。
学习资料:待上传

3.Java Spring Boot开发实战系列课程第1讲:Spring Boot 2.0 新特性和入门实战
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/583
主讲人:徐雷,阿里云大学讲师,与阿里P9叶翔主讲《阿里巴巴MongoDB高级实战课程》Java Spring Boot,《阿里巴巴MongoDB认证》讲师,阿里巴巴MongoDB大会讲师2017,翻译《MongoDB实战》第2版。吉林大学计算机学士,上海交通大学硕士
学习资料:https://yq.aliyun.com/live/583

Java Spring Boot开发实战系列课程精彩直播

热门话题

1.首次上云你曾经历过哪些趣事?(有奖话题)

  • 首次上云的你曾经历过哪些趣事?说出你的故事,大家一起交流~

点此进入回答赢取礼物

2.灾备思维惊天巨变,运维总监纷纷青睐的云灾备,为什么你还不了解?(有奖话题)

  • 企业管理者需要知道的灾备知识是什么?
  • 运维从业者,如何走出灾备“做好无功,出事背锅”的困局?
  • 传统灾备为什么一夜之间淘汰了,发生了什么?
  • 企业对灾备的需求为什么变成了云灾备?

点此进入回答赢取礼物

往期精彩回顾

数据仓库介绍与实时数仓案例 | 6月11号云栖夜读

点击订阅云栖夜读日刊,专业的技术干货,不容错过!

相关实践学习
MongoDB数据库入门
MongoDB数据库入门实验。
快速掌握 MongoDB 数据库
本课程主要讲解MongoDB数据库的基本知识,包括MongoDB数据库的安装、配置、服务的启动、数据的CRUD操作函数使用、MongoDB索引的使用(唯一索引、地理索引、过期索引、全文索引等)、MapReduce操作实现、用户管理、Java对MongoDB的操作支持(基于2.x驱动与3.x驱动的完全讲解)。 通过学习此课程,读者将具备MongoDB数据库的开发能力,并且能够使用MongoDB进行项目开发。   相关的阿里云产品:云数据库 MongoDB版 云数据库MongoDB版支持ReplicaSet和Sharding两种部署架构,具备安全审计,时间点备份等多项企业能力。在互联网、物联网、游戏、金融等领域被广泛采用。 云数据库MongoDB版(ApsaraDB for MongoDB)完全兼容MongoDB协议,基于飞天分布式系统和高可靠存储引擎,提供多节点高可用架构、弹性扩容、容灾、备份回滚、性能优化等解决方案。 产品详情: https://www.aliyun.com/product/mongodb
目录
相关文章
|
21天前
|
机器学习/深度学习 算法 测试技术
深度学习环境搭建笔记(二):mmdetection-CPU安装和训练
本文是关于如何搭建深度学习环境,特别是使用mmdetection进行CPU安装和训练的详细指南。包括安装Anaconda、创建虚拟环境、安装PyTorch、mmcv-full和mmdetection,以及测试环境和训练目标检测模型的步骤。还提供了数据集准备、检查和网络训练的详细说明。
66 5
深度学习环境搭建笔记(二):mmdetection-CPU安装和训练
|
21天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 计算机视觉
目标检测笔记(五):详细介绍并实现可视化深度学习中每层特征层的网络训练情况
这篇文章详细介绍了如何通过可视化深度学习中每层特征层来理解网络的内部运作,并使用ResNet系列网络作为例子,展示了如何在训练过程中加入代码来绘制和保存特征图。
43 1
目标检测笔记(五):详细介绍并实现可视化深度学习中每层特征层的网络训练情况
|
1天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 并行计算
DeepSpeed分布式训练框架深度学习指南
【11月更文挑战第6天】随着深度学习模型规模的日益增大,训练这些模型所需的计算资源和时间成本也随之增加。传统的单机训练方式已难以应对大规模模型的训练需求。
18 3
|
28天前
|
机器学习/深度学习 算法 决策智能
【机器学习】揭秘深度学习优化算法:加速训练与提升性能
【机器学习】揭秘深度学习优化算法:加速训练与提升性能
|
23天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
深度学习笔记(五):学习率过大过小对于网络训练有何影响以及如何解决
学习率是深度学习中的关键超参数,它影响模型的训练进度和收敛性,过大或过小的学习率都会对网络训练产生负面影响,需要通过适当的设置和调整策略来优化。
189 0
深度学习笔记(五):学习率过大过小对于网络训练有何影响以及如何解决
|
1月前
|
机器学习/深度学习 决策智能
深度学习中的对抗性训练
在这篇技术性文章中,我们将深入探讨深度学习中的对抗性训练。这种训练方法通过引入对抗性样本来提高模型的鲁棒性和泛化能力。文章将从对抗性训练的基本概念、原理以及实现方法等方面进行详细介绍,并结合实际案例分析其在实际应用中的效果和挑战。通过对这一主题的探讨,希望能够为读者提供有益的技术参考和启示。
58 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
深度学习之不遗忘训练
基于深度学习的不遗忘训练(也称为抗遗忘训练或持久性学习)是针对模型在学习新任务时可能会忘记已学习内容的一种解决方案。该方法旨在使深度学习模型在不断接收新信息的同时,保持对旧知识的记忆。
45 4
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
一文读懂deepSpeed:深度学习训练的并行化
DeepSpeed 是由微软开发的开源深度学习优化库,旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性。通过创新的并行化策略、内存优化技术(如 ZeRO)及混合精度训练,DeepSpeed 显著提升了训练速度并降低了资源需求。它支持多种并行方法,包括数据并行、模型并行和流水线并行,同时与 PyTorch 等主流框架无缝集成,提供了易用的 API 和丰富的文档支持。DeepSpeed 不仅大幅减少了内存占用,还通过自动混合精度训练提高了计算效率,降低了能耗。其开源特性促进了 AI 行业的整体进步,使得更多研究者和开发者能够利用先进优化技术,推动了 AI 在各个领域的广泛应用。
|
28天前
|
机器学习/深度学习 算法
【机器学习】揭秘反向传播:深度学习中神经网络训练的奥秘
【机器学习】揭秘反向传播:深度学习中神经网络训练的奥秘
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
深度学习实践:构建并训练卷积神经网络(CNN)对CIFAR-10数据集进行分类
本文详细介绍如何使用PyTorch构建并训练卷积神经网络(CNN)对CIFAR-10数据集进行图像分类。从数据预处理、模型定义到训练过程及结果可视化,文章全面展示了深度学习项目的全流程。通过实际操作,读者可以深入了解CNN在图像分类任务中的应用,并掌握PyTorch的基本使用方法。希望本文为您的深度学习项目提供有价值的参考与启示。