2. 将数据部署到卡上训练 单机多卡共有两种方式: 数据并行(DataParallel) 分布式数据并行(DistributedDataParallel, DDP) 2.1 DataParallel 此法是将GPU群分成一个主GPU和多个辅GPU,模型结构参数在每个GPU上会复制一份,在前向传播的过程中,数据会被分成多份在每个GPU上进行计算,得到预测结果,将结果传回主GPU计算loss...
这里将重点比较下,训练代码完全一致,只是调用在不同位置的GPU,产生的训练性能差异。 实验环境 这里采用huggingface accelerate来完成多卡、多节点的启动。使用SwanLab进行训练跟踪。 训练任务选用的是使用Resnet18进行CIFAR10数据集分类。后续补一个使用transformers的实验(主要是折腾了半天transformers和accelerate的联动,没搞...
def init_distributed_mode(args):# 如果是多机多卡的机器,WORLD_SIZE代表使用的机器数,RANK对应第几台机器# 如果是单机多卡的机器,WORLD_SIZE代表有几块GPU,RANK和LOCAL_RANK代表第几块GPUif'RANK'in os.environ and'WORLD_SIZE'in os.environ:args.rank = in...
1、从一开始就会启动多个进程(进程数等于GPU数),每个进程独享一个GPU,每个进程都会独立地执行代码。这意味着每个进程都独立地初始化模型、训练,当然,在每次迭代过程中会通过进程间通信共享梯度,整合梯度,然后独立地更新参数。 2、每个进程都会初始化一份训练数据集,通过DistributedSampler函数实现,即同样的模型喂进去...
以单机多卡举例,假设我们有三张卡并行训练,那么在每个 epoch 中,数据集会被划分成三份给三个 GPU,每个 GPU 使用自己的 minibatch 数据做自己的前向计算,然后梯度在 GPU 之间全部约简。在反向传播结束的时候,每个 GPU 都有平均的梯度,确保模型权值保持同步(synchronized)。
Windows 上 PyTorch 多卡训练指南 引言 在深度学习的研究与应用中,训练大型模型通常需要大量的计算资源。多卡训练是提升训练速度的重要手段之一。本文将详细介绍如何在 Windows 系统上使用 PyTorch 实现多卡训练,并配以代码示例和流程图,帮助读者更好地理解这一过程。
1、 单机多卡训练:给个例子,比如一台机器上装有4个GPU卡,以cpu做为PS(master),主要保存一下参数和变量,进行梯度平均。其余4个GPU训练模型(worker),进行一些计算量比加大的操作。 1) 本地对数据切分为一个一个batch; 2) 把数据分别放到送到4个GPU进行模型训练,每个GPU拿到数据不一样; ...
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安装正确的显卡驱动和相关计算库是多卡训练的基础。CUDA工具包的版本需与显卡及训练框架适配。多卡训练中数据并行是常用策略,将数据分块到不同卡上。模型并行可把模型不同层分配到不同显卡处理。训练前要对数据进行预处理,使其适合多卡训练模式。 设定合适的批次大小,以平衡内存使用和训练速度。优化器的选择会影响...
torch 多卡训练 在PyTorch中进行多卡训练是提升模型训练速度和效率的重要手段。以下是对torch多卡训练的全面介绍: 1. 多卡训练的基本概念 多卡训练是指利用多个GPU(图形处理单元)来加速深度学习模型的训练过程。通过并行计算,可以显著减少训练时间,提高训练效率。