通过设计并行策略，团队推出了高斯泼溅模型的多卡训练方案，不必再受限于单张卡的内存了。用这种方法在4张卡上训练，可以加速3.5倍以上；如果增加到32卡，又能有额外6.8倍的加速。该团队提出的是一种名为Grendel的分布式训练系统，第一作者是清华姚班校友赵和旭。通过多卡训练，不仅速度更快了，研究团队还突破了大场景
在训练回路中初始化⽹络。 net = resnet18(10) # 获取GPU列表 devices = d2l.try_all_gpus() # 我们将在训练代码实现中初始化网络 1. 2. 3. 4. 3.3 训练 用于训练的代码需要执行几个基本功能才能实现高效并行: 需要在所有设备上初始化网络参数。 在数据集上迭代时,要将小批量数据分配到所有设备上。
也不如选1张a100跑训练效率高的原因理想很丰满，现实很骨感1，一个主板能使用多显卡的前提是主板插得...
克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI高斯泼溅模型训练的内存瓶颈,终于被谢赛宁团队和NYU系统实验室打破! 通过设计并行策略,团队推出了 高斯泼溅模型的多卡训练方案,不必再受限于单张卡的内存了。用这种…
(2) 指定使用多张显卡运行脚本 在GPU的id为0和1的两张显卡上运行***.py程序 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python ***.py 1. (3) 指定所有显卡一起运行脚本 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE --use_env train.py ...
在使用ModelScope-FunASR进行多显卡训练时,需要注意以下关键点,以确保训练过程顺利并充分利用多GPU资源: 1. 硬件与环境配置 显卡要求:推荐使用高性能的GPU(如V100、A100等),并且每张显卡的显存应满足模型需求。对于较大的模型,建议选择具有更高显存的GPU。 Python版本:确保环境中安装了Python 3.7或更高版本。 依赖安...
在PyTorch中进行多显卡训练可以通过DataParallel和DistributedDataParallel两种方式来实现。以下是关于这两种方法的详细解释和代码示例: 1. DataParallel DataParallel是PyTorch提供的一种简单的数据并行方法,适用于单机多显卡环境。它通过将输入数据划分成多个子部分(mini-batches),并将这些子部分分配给不同的显卡,以实现并行计...
使用单GPU(黑线)和不使用同步BN的效果是差不多的。 两种GPU训练方法:DataParallel 和 DistributedDataParallel: DataParallel是单进程多线程的,仅仅能工作在单机中。而DistributedDataParallel是多进程的,可以工作在单机或多机器中。 DataParallel通常会慢于DistributedDataParall...
高斯泼溅模型训练的内存瓶颈,终于被谢赛宁团队和NYU系统实验室打破! 通过设计并行策略,团队推出了高斯泼溅模型的多卡训练方案,不必再受限于单张卡的内存了。 用这种方法在4张卡上训练,可以加速3.5倍以上;如果增加到32卡,又能有额外6.8倍的加速。 该团队提出的是一种名为Grendel的分布式训练系统,第一作者是清华姚班...