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2.超级黄金坑公式源码
3.Maxscript工具开发入门
4.CUDA编程OneFlow Softmax 算子源码解读之WarpSoftmax
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源码解读系列将深入探讨Megatron的预训练部分代码，聚焦于模型并行策略。码游码在上一篇文章中，戏源戏源我们详细介绍了如何在分布式环境中初始化模型，码游码包括按照DP/TP/PP对进程进行分组，戏源戏源并为每个进程分配GPU。码游码安卓购物项目源码怎么用接下来，戏源戏源我们将探索如何将模型进行切分，码游码并将其整合到分布式环境定义好的戏源戏源DP/TP/PP组中。
在Megatron中，码游码通过预先设定的戏源戏源DP/TP/PP组，我们能够将模型进行有效的码游码切割。这种切割方法既考虑了模型的戏源戏源并行性，又兼顾了内存和计算资源的码游码优化。为了实现这一目标，戏源戏源我们需要在CPU上定义并初始化模型，然后将其搬运到当前进程所对应的GPU上。
模型切割的核心思想是面向进程编程，这意味着我们的脚本处理的是发生在单个进程上的任务。这样做的好处是，我们只需维护一份脚本，然后将其部署到不同机器的GPU上执行，从而实现全局并行计算。公司转让源码然而，每个进程处理的模型部分不同，比如在GPT模型中，预处理层涉及词嵌入计算，而后续层则涉及到softmax和损失函数的计算。为了解决模型差异性问题，我们可以通过进程ID来控制随机种子的设定，确保模型初始化的一致性。
在分布式训练中，随机种子的设定至关重要，它直接影响到模型的复现性。例如，当我们采用激活检查点技术来节省内存时，在反向传播过程中需要重新计算前向传播得到的激活值，此时就需要确保模型能够完全复现前向过程的初始化结果。通过设定不同的随机种子，我们能够确保每个模型部分在切割后仍能保持初始化的独立性和一致性。
在模型切割部分，我们有两种主要的初始化方式：先进行整体初始化再进行切割（称为“CPU上的初始化”），以及直接在GPU上进行局部初始化（称为“在GPU上的初始化”）。这两种方式的核心区别在于随机种子的设定策略。正确选择随机种子的Shadowsock的源码策略，对于确保模型的复现性至关重要。
模型并行框架在Megatron中通过预定义的函数实现，例如在megatron/training.py中的pretrain函数。这个函数作为模型并行的入口，主要包含了模型架构定义、模型切割、设置优化器和学习率调整等关键步骤。在具体实现中，模型切割主要通过定义预处理层（pre_process）和后处理层（post_process）来完成，这有助于确保模型切割后首尾层和中间层的架构一致性。
在分布式模型中，如CodeGeeX，模型的切割遵循特定的策略，以确保模型在不同GPU上的并行执行。每个进程对应模型的一部分，通过AllReduce操作确保模型输出的完整性，以便下一层能够接收正确的输入。同时，每个进程负责独立计算模型的一部分，从而实现高效的并行处理。
在Megatron中，模型切割部分涉及到一系列的vba ie源码类定义和函数实现，包括MegatronModule、Embedding、VocabParallelEmbedding、ParallelSelfAttention等。这些类和函数在模型切割、并行层和交叉熵计算等方面发挥着关键作用。例如，MegatronModule类确保了模型的输入和输出层共用词嵌入，以满足特定的并行要求。同时，模型中的注意力层（如ParallelSelfAttention）通过“列切割”和“行切割”策略实现高效的并行计算。
模型的最后一层，即交叉熵的计算，同样通过类定义实现。在Megatron中，交叉熵计算通过平行化处理来优化内存使用和加速计算。通过将计算逻辑进行精简和优化，Megatron能够实现高效的并行交叉熵计算，以满足大规模模型训练的需求。
总之，Megatron的模型并行策略通过一系列的代码实现，旨在优化大规模模型的云媒源码训练过程，提高计算效率和资源利用。通过合理地切割模型、设置随机种子、实现并行层和交叉熵计算，Megatron能够在分布式环境中实现高效、稳定的模型训练。
超级黄金坑公式源码
RSV1:=(CLOSE-LLV(LOW,))/(HHV(HIGH,)-LLV(LOW,))*; RSV2:=(CLOSE-LLV(LOW,))/(HHV(HIGH,)-LLV(LOW,))*; 短跳:SMA(SMA(RSV1,3,1),3,1)+3*STD(CLOSE,),COLORFF; 中跳:SMA(RSV2,6,1)+2*STD(CLOSE,),COLORRED; RSV3:=(CLOSE-LLV(LOW,))/(HHV(HIGH,)-LLV(LOW,))*; 长跳:SMA(RSV3,6,1),COLORYELLOW; 探试底:STICKLINE(中跳<,中跳,,6,0),COLORFFF0; 黄金坑:STICKLINE(短跳< AND 中跳< AND 长跳<,MAX(长跳,MAX(短跳,中跳)),,3,0),COLORCCFF; 探顶:STICKLINE(中跳>,,中跳,3,0),COLORFFF; DRAWICON(CROSS(长跳,),中跳,1); DRAWTEXT(LONGCROSS(中跳,,),,'追涨'); DRAWTEXT(CROSS(短跳,长跳)AND 长跳< AND 长跳>REF(长跳,1)OR CROSS(长跳,6),,'跑道起跳'); 短中长粘合:DRAWTEXT(ABS(中跳-长跳)<2 AND 中跳>REF(中跳,1),中跳,'**'),COLORBLUE; 中跳1:=-*(HHV(HIGH,)-CLOSE)/(HHV(HIGH,)-LLV(LOW,)); 底:DRAWTEXT(CROSS(中跳1,-) AND (长跳<中跳 AND 长跳>REF(长跳,1)OR 短跳< AND 中跳< AND 长跳<),长跳,'底'),COLORFFFF; IF(COUNT(CROSS(中跳1,-),)=3,,6); 超级黄金坑公式的具体策略包括以下几个方面：识别股票或期货合约的价格异动：通过分析历史价格数据，寻找价格异动的特征和规律。
确定买入信号：当价格异动出现时，投资者可以根据公式计算出买入信号，并在信号出现时进行买入操作。
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需要注意的是，超级黄金坑公式是一种特定的交易策略，并不是适用于所有市场和投资者的通用方法。不同的投资者应该根据自己的风险偏好、投资目标和市场情况来选择适合自己的交易策略。 此外，在使用超级黄金坑公式时，投资者还需要考虑市场波动、技术分析等因素的影响，并进行必要的调整和优化。 最后，如果您想了解更多关于超级黄金坑公式的信息，建议您参考相关的交易书籍、研究报告或咨询专业的投资顾问。他们可以提供更详细的信息和建议，帮助您更好地理解和应用该交易策略。Maxscript工具开发入门
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Maxscript是3ds Max内置的脚本语言，它在美术制作中的价值在于能编写自动化工具，提高效率，优化工作流程，让设计师专注于创意而非软件操作。相比Python，我们先从基础开始，比如编写一个简单的"Hello World"程序，注意保存时确保使用UTF-8 With Bom编码以避免中文乱码。
Maxscript脚本文件类型多样，包括直接运行的ms脚本，官方的加密.mse文件（可通过反解学习），以及宏脚本.mzp，它们各有其应用场景和使用方法。侦听器是理解Maxscript的重要工具，通过它可以监听代码执行和3dsMax内部操作，甚至可以发现一些隐藏的3dsMax功能。
在操作界面设计中，利用Rollout Editor调整UI布局，以及理解UI回调事件，如Button的事件处理，这些都是关键。同时，利用Maxscript Help获取官方文档和示例，有助于深入理解API和功能调用。
尽管Maxscript的加密.mse文件隐藏了源代码，但通过特定的工具和方法，我们可以尝试破解以学习和研究。至于行业内的工具开发，两种常见思路是：一是专业工具开发者，需要深厚的编程技能和逆向工程能力；二是将工具视为辅助工作流程的补充，工具需求往往与专业领域紧密结合。
CUDA编程OneFlow Softmax 算子源码解读之WarpSoftmax
深度学习框架中的Softmax操作在模型中扮演关键角色，尤其在多分类任务中，其用于将logits映射成概率分布，或在Transformer结构中衡量query与key的相似度。Softmax的CUDA实现直接关系到模型训练效率。本文以OneFlow框架中的一种优化Softmax实现为例，即Warp级别的Softmax，特别适用于矩阵宽度不超过的场景。
Softmax操作的计算公式如下：
[公式]
为解决数值溢出问题，通常先减去向量的最大值。优化后的公式为：
[公式]
Softmax计算涉及五个关键步骤：reduceMax、broadcastSub、exp、reduceSum、broadcastDiv。本篇文章将深入探讨OneFlow源码中的实现技巧。
OneFlow采用分段函数优化SoftmaxKernel，针对不同数量的列选择不同实现策略，以适应各种场景。为实现优化，OneFlow提供三种Softmax实现方式，以期在所有情况下达到较高的有效带宽。
对于WarpSoftmax分支，源码中函数调用关系清晰，实现细节分为四部分：数据Pack、调用链、DispatchSoftmaxWarpImpl、DispatchSoftmaxWarpImplCols、DispatchSoftmaxWarpImplPadding、LaunchSoftmaxWarpImpl。各部分分别专注于提升访问带宽、确定函数参数、实现核心计算逻辑。
在WarpSoftmax的核函数SoftmaxWarpImpl中，重点实现以下步骤：核函数启动参数确定、线程网格形状定义、数据加载到寄存器、计算最大值、计算指数和、规约操作、通信优化等。实现过程中，OneFlow通过优化数据访问模式、利用寄存器存储中间结果、并行规约操作，以及束内通信，提升了计算效率。
总结WarpSoftmax源码中的关键点，本文详细解读了其优化策略与实现细节，旨在提高模型训练速度。通过深入分析OneFlow框架中的Softmax实现，读者可以更全面地理解深度学习框架在CUDA环境下进行优化的策略。