数据并行:每个设备会处理2个数据(10/5) 流水线并行:因为模型分布在不同设备上(假设: $ ld_1, ld_2, ld_3, ld_4, ld_5 $ ),会有一个操作:将数据在拆分为不同micro-batch(这里假设为5,得到:$md_1,md_2,md_3,md_4,md_5 $),这样一来随着前向传播:$t_0$时:$ld_1$处理$md_1$;$t_2...
微批次并行在流水线并行的基础上进一步引入数据并行,通过将数据批次再细分为更小的微批次,送入流水线进行训练。 实现方式:将原先的数据批次(mini-batch)再划分成若干个微批次(micro-batch),每个微批次依次进入流水线。 优点:提高流水线的利用率,减少空闲时间。 缺点:实现复杂,可能增加调度和管理的开销。 8.重新计算...
主要介绍Pytorch分布式训练代码以及原理以及一些简易的Demo代码 模型并行 是指将一个模型的不同部分(如层或子模块)分配到不同的设备上运行。它通常用于非常大的模型,这些模型无法完整地放入单个设备的内存中。在模型并行中,数据会顺序通过各个层,即一层处理完所有数据
模型并行适用于模型过大无法在单个设备上加载的情况;数据并行通过将数据集分割成多个小批次并在多个设备上并行处理,适用于数据量大且模型可以适应单个设备的情况;张量并行通过将大型张量分散到多个GPU上,解决单个GPU内存不足的问题;流水线并行则将模型的不同层分配到不同的设备上,提高计算效率,但需要复杂的同步和通信...
本文将详细解析模型并行、数据并行、张量并行与流水线并行这四种常见的并行方式,并探讨PyTorch中nn.DataParallel模块的应用。 一、模型并行(Model Parallelism) 概念:模型并行是一种将大型神经网络模型分割成多个子模型,并将这些子模型分配到不同的计算节点上进行并行计算的方法。每个子模型在自己的设备上运行,通过交换...
3D并行指张量并行、流水线并行和数据并行。 在数据并行中有两个主要通信操作:all-gather操作和reduce-scatter操作。 分布式训练的并行方式主要分如下两种: 数据并行:将数据集切分放到各计算节点,每个计算节点的计算内容完全一致,并在多个计算节点之间传递模型参数。数据并行可以解决数据集过大无法在单机高效率训练的问题,...
本文主要介绍如下内容:1 分布式训练概述2 分布式训练基础:分布式训练架构与通讯原语3 分布式训练并行策略:数据并行(DP、DDP)、模型并行(流水线、张量并行)4 分布式计算设备内存优化:混合精度与ZeRO✅分布式训练是一种利用多台计算设备共同完成模型训练的方法。其主要目的是通过并行处理来加速模型的训练过程,尤其是对于 ...