本篇主要讲解单卡到分布式中DDP(DistributeDataParallel )的使用基础,包括如何使用DDP和相关的一些基础问题。 主要内容如下: 1 基本使用 2 启动方式 2.1 单机多卡 2.2 多级分布式 2.2.1 方式一:每个进程占用一张卡 2.2.2 方式二:单个进程占用多张卡 2.2.3 方式三:利用launch多机 2.2.4 方式四:torchrun启动...
DistributedDataParallel(DDP)是依靠多进程来实现数据并行的分布式训练方法(简单说,能够扩大batch_size,每个进程负责一部分数据)。在使用DDP分布式训练前,有几个概念或者变量,需要弄清楚,这样后面出了bug大概知道从哪里入手,包括: group: 进程组,一般就需要一个默认的 world size: 所有的进程数量 rank: 全局的进程id l...
1. 更高效的梯度同步,比DP更低的通信开销。 2. 在大规模训练时,能显著提高效率。 缺点: 1.在大规模分布式环境下,仍然可能会有一定的通信瓶颈。 2. 对比于单机训练,集群的管理和调度较为复杂。 DDP模式下训练模型的通信量是多少? 假设模型的参数为N,显卡的个数为M。这里每张显卡的作用都一样,不需要gpu_0...
在分布式机器学习训练中,数据并行是一种常见的训练模式,尤其在深度学习领域。PyTorch中的DDP(Distributed Data Parallel)就是这种模式的典型代表。每个设备上存储一份完整的模型参数,并加载1/n份数据进行计算。每次迭代后,梯度数据会在设备间同步,确保所有设备更新相同的梯度信息。然而,数据并行模式在训练性能上存在瓶颈,...
PyTorch 分布式数据并行 顾名思义,torch.distributed 旨在配置分布式训练。你可以使用它配置多个节点进行训练,例如:多机器下的单个 GPU,或者单台机器下的多个 GPU,或者两者的任意组合。 为了将上述代码转换为分布式训练,必须首先定义一些设置配置,具体细节请参阅 DDP 使用教程 DDP 使用教程地址:https://pytorch.org/...
本文介绍三种使用训练作业来启动PyTorch DDP训练的方法及对应代码示例。使用PyTorch预置框架功能,通过mp.spawn命令启动使用自定义镜像功能通过torch.distributed.launch命令启动通过torch.distributed.run命令启动通过torch.distributed.launch命令启动通过tor
最后是启动器的介绍。DDP 的启动有两种方式,分别对应不同的代码。 torch.distributed.launch 启动器,用于在命令行分布式地执行 python 文件。在执行过程中,启动器会将当前进程的(其实就是 GPU 的)index 通过参数传递给 python。在使用的时候执行语句CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.laun...
本文将详细解析AI分布式训练中的数据并行(DDP)技术,并提供实战应用的建议。 一、数据并行(DDP)技术概述 数据并行是一种在分布式训练中广泛使用的技术,其基本原理是将训练任务拆分为多个子任务,每个子任务在不同的设备上独立处理一部分数据。通过这种方式,可以充分利用多个设备的计算资源,提高训练并行度,加快模型收敛...
其中,DDP(Distributed Data Parallel)数据并行技术以其高效性和易用性成为分布式训练中的主流选择。 DDP技术概述 原理 DDP技术的核心思想是将模型和数据复制到多个GPU或计算节点上,每个节点独立处理一部分数据,并计算梯度。然后,通过某种机制将各节点计算得到的梯度进行汇总,并平均分配给每个节点以更新模型参数。这一过程...