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About multiple-thread attention computation on CPU using zero-inference example.

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
20/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia con run_model.py e il comando DeepSpeed fornito, concentrandoti sulle opzioni CPU offload, pin-memory, KV offload e async KV offload. Riproduci l’esecuzione zero-interference e analizza l’utilizzo dei processi e dei core; il lavoro è completato quando viene identificata la configurazione mancante oppure viene confermato che l’esempio non può usare più core CPU.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Hi,

I am trying to test the attention computation on the CPU with zero-interference.

I use the following command to run the script.

BSZ=96
LOG_DIR=$BASE_LOG_DIR/${MODEL_NAME}_bs${BSZ}
mkdir -p  $LOG_DIR
deepspeed --num_gpus 1 run_model.py --dummy --model ${FULL_MODEL_NAME} --batch-size ${BSZ} --cpu-offload --pin-memory 1 --offload-dir /tmp/data/dxu --gen-len 32 --pin-memory 1 --kv-offload --async_kv_offload

Duing the exection, I only saw one core is used.
Screenshot 2024-04-04 at 3 11 39 PM

However, there are many processes are created for the run.

Are there any other parameters or env I should configure to enable multiple-cores?

Lingua principale
Python
Stelle
6.8k
Fork
1.1k
Merge medio
2g 16h
PR unite (30g)
1

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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