当前位置: 首页> 汽车> 时评 > 深圳展厅设计装修_长沙100强企业排名_廊坊百度关键词优化怎么做_五个成功品牌推广案例

深圳展厅设计装修_长沙100强企业排名_廊坊百度关键词优化怎么做_五个成功品牌推广案例

时间:2025/7/11 7:59:45来源:https://blog.csdn.net/kkiron/article/details/145812947 浏览次数: 0次
深圳展厅设计装修_长沙100强企业排名_廊坊百度关键词优化怎么做_五个成功品牌推广案例

在这里插入图片描述

五、医疗 AI 中 GPU 集群架构设计

5.1 混合架构设计

5.1.1 参数服务器与 AllReduce 融合

在医疗 AI 的 GPU 集群训练中,混合架构设计将参数服务器(Parameter Server)与 AllReduce 相结合,能够充分发挥两者的优势,提升训练效率和模型性能。这种融合架构的设计核心在于根据模型参数的特性,采用动态路由策略,将不同类型的参数分配到最适合的计算和通信模式中。

在大规模的医疗 AI 模型中,参数可以大致分为稀疏参数和稠密参数。稀疏参数通常具有大量的零值,如在自然语言处理任务中,用于表示文本特征的 Embedding 表就是典型的稀疏参数。这些参数的更新往往只涉及少量的非零值,采用传统的 AllReduce 方式进行通信会造成大量的带宽浪费。而参数服务器架构则非常适合处理稀疏参数,它可以将稀疏参数存储在专门的服务器节点上,计算节点(Worker)在训练过程中只需要从参数服务器获取和更新自己需要的部分参数,大大减少了通信量。

稠密参数则相反,其值分布较为均匀,如 Transformer 层中的权重参数。对于稠密参数,Ring AllReduce 这种去中心化的通信方式能够更高效地实现参数的同步和更新。Ring AllReduce 通过将所有计算节点组织成一个环形拓扑结构,每个节点仅与相邻的两个节点进行通信,在多轮通信中完成所有节点间的参数聚合,这种方式能够显著提高通信效率,降低通信复杂度。

动态路由策略是实现参数服务器与 AllReduce 融合的关键。在训练过程中,系统会实时监测模型参数的更新情况,根据参数的稀疏程度和更新频率,动态地将参数分配到 PS 组或 AllReduce 组。对于稀疏参数,将其分配到 PS 组,计算节点从参数服务器获取参数并进行本地计算,然后将更新后的梯度上传回参数服务器;对于稠密参数,则分配到 AllReduce 组,通过 Ring AllReduce 进行高效的参数同步和更新。

5.1.2 通信协调机制

通信协调机制是保障参数服务器与 AllReduce 融合架构正常运行的重要环节。控制中心在整个通信协调过程中扮演着核心角色,它负责管理和调度 PS 组与 AllReduce 组之间的通信,确保参数的同步和更新能够有序进行。

关键字:深圳展厅设计装修_长沙100强企业排名_廊坊百度关键词优化怎么做_五个成功品牌推广案例

版权声明:

本网仅为发布的内容提供存储空间,不对发表、转载的内容提供任何形式的保证。凡本网注明“来源:XXX网络”的作品,均转载自其它媒体,著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

我们尊重并感谢每一位作者,均已注明文章来源和作者。如因作品内容、版权或其它问题,请及时与我们联系,联系邮箱:809451989@qq.com,投稿邮箱:809451989@qq.com

责任编辑: