在pytorch1.7 + cuda10 + TeslaV100的环境下,使用ResNet34,batch_size=16, SGD对花草数据集训练的情况如下:使用一块GPU需要9s一个epoch,使用两块GPU是5.5s, 8块是2s。这里有一个问题,为什么运行时间不是9/8≈1.1s ? 因为使用GPU数量越多,设备之间的通讯会越...
2、由于后面使用DDP包裹模型进行训练,其内部会自动将所有rank的模型权重同步为rank 0的权重,因此我们只需在rank 0上读取模型权重即可。这是基于Pytorch版本1.12.1,低级版本似乎没有这个特性,需要在不同rank分别导入权重,则load需要传入map_location,如下面注释的两行代码所示。 3、这里创建model的优化器,而不是创建用...
ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])这条语句包装了我们的模型; 其他与 pytorch 中训练模型的模板相同,最后一点需要注意的是,在我们将 tensor 移动到 GPU 的时候,同样需要使用 rank 索引,代码中体现在第 14 行。 defdemo_basic(rank, world_size):print(f"Running basic DDP example on rank {rank...
PyTorch的多卡并行训练主要是通过DataParallel和DistributedDataParallel这两个类来实现的。这两个类都能让我们把模型放到多个GPU上运行,但是使用场景和方式有所不同。 DataParallelDataParallel会把数据和模型都切分到不同的GPU上,然后进行并行计算。每个GPU上都会运行模型的全部内容,但是输入数据会被切分。计算梯度后,会在每...
Pytorch多卡训练 参考链接在Pytorch里实现多卡训练,使用到了DataParallel这个类。其定义为: class torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0) 1. 这个类在module级实现数据并行。 其运行原理:在正向传递过程中,模块被复制到每个设备上,每个副本处理输入的一部分。在向后传递过程中,...
【8】PyTorch多卡分布式训练:DistributedDataParallel (DDP) 简要分析 【9】PyTorch 分布式训练DDP 单机多卡快速上手 报错解决 pytorch 分布式多卡_ACM_Nestling的博客-CSDN博客 pytorch distributed 分布式训练踩坑记录 pytorch遇到的bug记录-2_羊藤枝的博客-CSDN博客 ...
目前大家基本都在使用DistributedDataParallel(简称DDP)用来训练,该方法主要用于分布式训练,但也可以用在单机多卡。 第一步:初始化分布式环境,主要用来帮助进程间通信 torch.distributed.init_process_group(backend='nccl') 第二步:负责创建 args.local_rank 变量,并接受 torch.distributed.launch 注入的值 ...
pytorch 多机多卡训练 pytorch 多卡训练原理,1.常见的多GPU使用方法模型并行(modelparallel)->大型网络(对速度没有提升)当模型需要的显卡很大,一张GPU的显存放不下时,使用这种方式就可以训练一个大型的网络数据并行(dataparallel)->加速训练速度可以将整个模
Pytorch 框架支持多卡分布式并行训练网络,可以利用更大的显存得到更大的 batchsize,同时也会倍增训练速度,本文记录 Pytorch 多卡训练实现过程。 简介 Pytorch 支持两种多卡并行训练的方案,DataParallel 和 DistributedDataParallel 主要区别在于 DataParallel 为单一进程控制多个显卡,配置简单但显卡资源利用率不够高,Distri...