分布式訓練
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
分布式訓練的視頻教程
Abaqus基礎訓練、接觸進階、顯式進階動力學
課程包括以下幾方面內容： 1、Abaqus基礎訓練課程； 2、Abaqus接觸進階課程； 3、Abaqus顯式進階動力學； 4、Abaqus之聲場以及震波與結構之耦合分析； 5、Abaqus考慮多重物理量耦合運算的熱電固耦合分析； 6、Abaqus拉伸模擬（無聲）； 7、Abaqus Standard- Nonlinear Buckling案例（英語）； 8、Abaqus SPH建模教程
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分布式訓練的實例教程
測試集是用于在完成神經網絡訓練過程后，為了客觀評價模型在其未見過(未曾影響普通參數和超參數選擇)的數據上的性能，因此測試與驗證集和訓練集之間也是獨立不重疊的，而且測試集不能提出對參數或者超參數的修改意見，只能作為評價網絡性能的一個指標。
從訓練集中劃分出一部分作為驗證集，該部分不用于訓練，作為評價模型generalization error，而訓練集與驗證集之間的誤差作為data mismatch error，表示數據分布不同引起的誤差。
這種劃分方式有利于保證：數據具有相同的分布
如果訓練集和測試集的數據分布可能不相同，那么必定會導致一個問題，模型在訓練集上的表現會非常的好，而在測試集上表現可能不會那么理想。
通過訓練數據來訓練模型，就是希望模型能夠從訓練集中學習到數據的分布，如果訓練集和測試集數據不在同一個分布中，那么模型在測試集上的表現肯定是不會理想的。
訓練集高分，測試集預測提交后發現分數很低，為什么？有可能是訓練集和測試集分布不一致，導致模型過擬合訓練集，個人很不喜歡碰到這種線下不錯但線上抖動過大的比賽，有種讓你感覺好像在“碰運氣”，看誰“碰”對了測試集的分布。但實際是有方法可循的，而不是說純碰運氣。本文我將從“訓練/測試集分布不一致問題”的發生原因講起，然后羅列判斷該問題的方法和可能的解決手段。
一、發生原因
訓練集和測試集分布不一致也被稱作數據集偏移(Dataset Shift)。西班牙格拉納達大學Francisco Herrera教授在他PPT[1]里提到數據集偏移有三種類型:
協變量偏移(Covariate Shift): 獨立變量的偏移，指訓練集和測試集的輸入服從不同分布，但背后是服從同一個函數關系，如圖1所示。
展開 比如AWS，在AWS Deep Learning AMIs、AWS Deep Learning Containers和Amazon SageMaker，都可以訓練Pytorch模型，最后采用TorchServe進行部署。
Pytorch提供兩種方法在多GPU平臺切分模型和數據：
DataParallel
distributedataparallel
DataParallel更易于使用。不過，通信是瓶頸，GPU利用率通常很低，而且不支持分布式。DistributedDataParallel支持模型并行和多進程，單機/多機都可以，是分布訓練。
PyTorch 自身提供幾種加速分布數據并行的訓練優化技術，如 bucketing gradients、overlapping computation with communication 以及 skipping gradient synchronization 等。
Tensorflow在模型設計和訓練使用也方便，可以使用高階 Keras API；對于大型機器學習訓練任務，使用 Distribution Strategy API 在不同的硬件配置上進行分布式訓練，而無需更改模型定義。
其中Estimator API 用于編寫分布式訓練代碼，允許自定義模型結構、損失函數、優化方法以及如何進行訓練、評估和導出等內容，同時屏蔽與底層硬件設備、分布式網絡數據傳輸等相關的細節。
tf.distribute.MirroredStrategy支持在一臺機器的多個 GPU 上進行同步分布式訓練。該策略會為每個 GPU 設備創建一個副本。模型中的每個變量都會在所有副本之間進行鏡像。
展開 1）往分布式計算平臺的平滑遷移
在從傳統IPC向分布式計算平臺的過渡過程中，我們希望上層功能模塊在移入到分布式計算平臺上運行時無需任何適配，功能模塊也無需關心它所運行的節點是否跟上下游模塊在同一個節點上。
為完成上述目標，我們就需要自動駕駛引擎能夠提供運行環境的抽象與隔離，引擎為完成這一層抽象，必須解決三個關鍵點：分布式環境下高實時性的數據傳輸、高實時性的調度、關鍵自動駕駛數據的實時記錄。
圖1. 引擎需要將算力向端上平滑遷移
2) 拆分調度仿真任務
仿真系統是自動駕駛研發的重要手段，在自動駕駛進入到運營階段之后，仿真任務也迅速增長，目前美團自動駕駛仿真系統每天執行數百萬仿真任務，峰值流量每小時上百萬任務，仿真里程每天上千萬公里。
前面提到，不同的仿真任務對硬件算力的需求是不一樣的，比如感知預測仿真任務必須依賴GPU運行，在硬件資源（或者其硬件資源的配比）是固定的前提下，為擺脫這種仿真任務的硬性依賴進一步提升資源利用率，我們需要將仿真任務中不同的子任務按照計算屬性拆分到不同的機器上運行，其中引擎要負責完成同一任務在不同機器間的通信和執行調度，并做到這種拆分對上層仿真任務無感。
圖2. 如何在仿真環境中依據任務屬性調度任務
在美團，我們打造了統一的自動駕駛引擎來同時滿足車端計算平臺和離線仿真系統的需求，因此面向運營的分布式引擎也會遵循這一策略，使用統一的架構來滿足車端分布式計算平臺和離線仿真系統在大規模運營階段的新需要。
展開 1）往分布式計算平臺的平滑遷移
在從傳統IPC向分布式計算平臺的過渡過程中，我們希望上層功能模塊在移入到分布式計算平臺上運行時無需任何適配，功能模塊也無需關心它所運行的節點是否跟上下游模塊在同一個節點上。
為完成上述目標，我們就需要自動駕駛引擎能夠提供運行環境的抽象與隔離，引擎為完成這一層抽象，必須解決三個關鍵點：分布式環境下高實時性的數據傳輸、高實時性的調度、關鍵自動駕駛數據的實時記錄。
圖1. 引擎需要將算力向端上平滑遷移
2) 拆分調度仿真任務
仿真系統是自動駕駛研發的重要手段，在自動駕駛進入到運營階段之后，仿真任務也迅速增長，目前美團自動駕駛仿真系統每天執行數百萬仿真任務，峰值流量每小時上百萬任務，仿真里程每天上千萬公里。
前面提到，不同的仿真任務對硬件算力的需求是不一樣的，比如感知預測仿真任務必須依賴GPU運行，在硬件資源（或者其硬件資源的配比）是固定的前提下，為擺脫這種仿真任務的硬性依賴進一步提升資源利用率，我們需要將仿真任務中不同的子任務按照計算屬性拆分到不同的機器上運行，其中引擎要負責完成同一任務在不同機器間的通信和執行調度，并做到這種拆分對上層仿真任務無感。
圖2. 如何在仿真環境中依據任務屬性調度任務
在美團，我們打造了統一的自動駕駛引擎來同時滿足車端計算平臺和離線仿真系統的需求，因此面向運營的分布式引擎也會遵循這一策略，使用統一的架構來滿足車端分布式計算平臺和離線仿真系統在大規模運營階段的新需要。
展開 全國各地頂尖工商業、戶用光伏電站投資商和建設者代表、融資租賃代表以及產業鏈合作伙伴匯聚一堂，探討光伏發電趨勢，解讀600W+憑借適用于各分布式場景、成本節省、投資收益更有優勢，漸成工商業、戶用光伏的首選，并成為分布式市場的未來。
在能耗雙控、電價上漲、低碳制造等因素的影響下，工商業光伏市場成為今年新能源市場明星。據國家能源局統計，今年上半年工商業光伏新增裝機達到10.74GW。而自從天合光能600W+產品問世以來，憑借超高功率、高效率、高發電量、高可靠性以及低度電成本（“四高一低”）的優勢，受到全國各地工商業主歡迎。今年上半年天合光能組件出貨18.05GW，位居全球第二。其中，天合光能在中國市場的分布式業務延續2021年出貨量第一的佳績，市占率繼續保持第一。截至今年上半年，光伏行業210組件全球出貨量突破50GW，其中天合光能貢獻了30GW，遙遙領先。
專注垂直領域 工商業光伏場景優勢凸顯
600W+應用于地面電站價值凸顯的同時，也已經應用在工商業市場，在天合光能600W+分布式零碳解決方案中便已助力橡塑、汽車制造、冷庫等多個行業轉型綠色低碳發展。在典型的工商業場景下，和傳統545W組件相比，670W組件塊數減少19%，組串功率高32%，大幅減少PV電纜用量25%和支架導軌7%，能節省系統BOS初始投資成本超4分/W.
工商業光伏場景多樣復雜，不同場景和不同行業的痛點和需求差異巨大。基于工商業場景豐富的組件選型、設計、安裝經驗，天合光能與現場嘉賓分享了光伏車棚、柔性屋面、水務行業、零碳園區、石化行業等五大工商業典型應用場景的解決方案。
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引言
采用集總電極結構的一般電光調制器面臨著這樣的局限：器件的帶寬受RC常數限制，而更高的運行速度需要更短的器件長度，這同樣受到RC-lump的限制。采用行波電極結構具有顯著優勢，可消除集總電極設計帶來的限制。本節介紹了采用行波電極結構的調制器并對其進行了表征。為了仿真載流子的分布，使用CHARGE模塊對電荷和靜電勢進行自洽仿真。隨后，MODE模塊將利用載流子濃度信息，計算材料折射率實部和虛部的相應變化
摘要
干涉測量裝置可用于樣品的研究。在此用例中，我們用邁克爾遜干涉儀分析一個平臺樣品。該分析是針對一組500個不同波長進行的。整個模擬時間將接近一個小時。通過使用VirtualLab Fusion中的分布式計算技術，在6臺多核PC機上使用24個客戶端網絡，可以將仿真時間縮短到4分鐘以內。
基本模擬任務
基本任務集合：波長
使用分布式計算的集合模擬
概述模擬時間
摘要
該用例將多色光源（24個波長）與邁克爾遜干涉儀設置中的反射鏡位置（121個位置）的參數掃描相結合。由此產生2904個基本模擬，其中每個模擬在標準計算機上只需不到一秒鐘的時間。
如果沒有分布式計算，整個集合需要46?分55?秒。在由六個本地多核PC組成的網絡中，分布式計算由25個客戶端執行，CPU時間減少到2?分50?秒。
基本仿真任務
基本任務集合：波長
摘要
在這個用例中，一個完整的FOV測試圖像(在x和y方向分別采樣101個角度，總共有10,201個角度)通過波導設備傳播。
一個具有數百個嚴格光柵評估的基本模擬大約需要7秒。這導致整個圖像的估計總計算時間超過31小時。
通過使用一個由8個多核PC組成的網絡，提供35個客戶端分布式計算，將模擬時間減少到1小時5分鐘。
基本模擬任務
基本任務集合：FOV
使用分布式計算的集合模擬
分布式制冷壓力傳感器在制冷系統中的應用，不僅提升了性能，更為能耗的最優化找到了一條清晰的路徑。通過實時數據采集、自適應控制、智能系統整合、機器學習應用以及定期維護，能夠有效提高制冷系統的能源利用效率。這不僅有助于降低運營成本，更在全球節能減排的背景下，貢獻了重要的力量。
分布式制冷壓力傳感器實現能耗最優化路徑
1、精準監測與實時反饋
基于分布式計算的AR光波導中測試圖像的仿真
這些例子演示了通過新的分布式計算包可以實現改變游戲規則的模擬加速。
作為第二個例子，我們準備了一個使用白光干涉儀的相干性測量。在這個例子中，多波長以及干涉儀臂的位移會產生總共2904次模擬。通過分布式計算的應用，我們可以將模擬時間從近1小時減少到僅3分鐘。
[圖片]
摘要
本用例以眾所周知的邁克爾遜干涉儀為例，展示了分布式計算的能力。多色光源與干涉測量裝置的一個位置掃描的反射鏡相結合，以執行詳細的相干測量。使用具有六個本地多核PC組成的網絡分布式計算，所得到的2,904個基本模擬的模擬時間可以從一個多小時顯著減少到不到3分鐘。
模擬任務
基本模擬任務
基本任務集合#1：波長
基本任務集合#2：反射鏡位置
使用分布式計算進行模擬
摘要
眾所周知，因為光學配置的復雜性和多光源模型建模的視場（FOV）等，針對增強和混合現實（AR，MR）應用的光波導組合器建模是具有挑戰性的。因此，詳細的分析，例如對視場角特性的光學性能的分析，可能是相當耗時的，因為必須考慮許多光源模式和視場角。在這個用例中，我們使用一個具有101×101個采樣點（即角度）的棋盤格測試圖像來研究光波導的角度性能，從而得到10201個單獨的基本模擬結果。
