💾Память под контролем: RamTorch для обучения больших моделей
PyTorch library для памяти-эффективного Deep Learning, позволяющая обучать и запускать большие модели, которые не помещаются в GPU-память.
RamTorch предоставляет гибридные CPU-GPU реализации компонентов нейросетей: параметры хранятся в CPU и передаются на GPU по мере необходимости.
▶️ Такой подход значительно снижает использование GPU-памяти при сохранении высокой вычислительной эффективности за счет асинхронных CUDA потоков и интеллектуальной пакетной обработки. Ключевые возможности: 🟡 Память-эффективные линейные слои: параметры на CPU, GPU только по необходимости 🟡 Асинхронные CUDA потоки: перекрытие вычислений и передачи данных для минимальной задержки 🟡 Поддержка ZeRO-1 Optimizer: распределение состояния оптимизатора по нескольким GPU 🟡 Drop-in замена: совместимо с существующим кодом PyTorch
Установка:
pip install ramtorch
Простой пример:
import torch from ramtorch import Linear
# Standard PyTorch approach (high GPU memory usage) # linear = torch.nn.Linear(1000, 1000)
# Use exactly like a normal PyTorch layer x = torch.randn(32, 1000, device="cuda") output = linear(x) # Parameters automatically transferred from CPU to GPU
💾Память под контролем: RamTorch для обучения больших моделей
PyTorch library для памяти-эффективного Deep Learning, позволяющая обучать и запускать большие модели, которые не помещаются в GPU-память.
RamTorch предоставляет гибридные CPU-GPU реализации компонентов нейросетей: параметры хранятся в CPU и передаются на GPU по мере необходимости.
▶️ Такой подход значительно снижает использование GPU-памяти при сохранении высокой вычислительной эффективности за счет асинхронных CUDA потоков и интеллектуальной пакетной обработки. Ключевые возможности: 🟡 Память-эффективные линейные слои: параметры на CPU, GPU только по необходимости 🟡 Асинхронные CUDA потоки: перекрытие вычислений и передачи данных для минимальной задержки 🟡 Поддержка ZeRO-1 Optimizer: распределение состояния оптимизатора по нескольким GPU 🟡 Drop-in замена: совместимо с существующим кодом PyTorch
Установка:
pip install ramtorch
Простой пример:
import torch from ramtorch import Linear
# Standard PyTorch approach (high GPU memory usage) # linear = torch.nn.Linear(1000, 1000)
# Use exactly like a normal PyTorch layer x = torch.randn(32, 1000, device="cuda") output = linear(x) # Parameters automatically transferred from CPU to GPU
To upload a logo, click the Menu icon and select “Manage Channel.” In a new window, hit the Camera icon. With Bitcoin down 30% in the past week, some crypto traders have taken to Telegram to “voice” their feelings. Telegram Channels requirements & features In handing down the sentence yesterday, deputy judge Peter Hui Shiu-keung of the district court said that even if Ng did not post the messages, he cannot shirk responsibility as the owner and administrator of such a big group for allowing these messages that incite illegal behaviors to exist. The public channel had more than 109,000 subscribers, Judge Hui said. Ng had the power to remove or amend the messages in the channel, but he “allowed them to exist.”
from us
