相当于 batch size=4。在DDP里，两个 GPU 的模型参数是一样的，两个 GPU上分别输入batch size=2，...
总结:单机/多机-多进程,通过torch.nn.parallel.DistributedDataParallel实现。 毫无疑问,第一种简单,第二种复杂,毕竟 进程间 通信比较复杂。 torch.nn.DataParallel和torch.nn.parallel.DistributedDataParallel,下面简称为DP和DDP。 总结:两个函数主要用于在多张显卡上训练模型,也就是所谓的分布式训练。 下文通过一个可...
batch_size =100# define loss function (criterion) and optimizercriterion = nn.CrossEntropyLoss().cuda(gpu) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),1e-4)### Wrap the modelmodel = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[gpu])### Data loading codetrain_dataset = torchvis...
nn.Conv2d(1, 16,kernel_size=5, stride=1, padding=2), nn.BatchNorm2d(16), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2), nn.BatchNorm2d(32), nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2...
与DataParallel不同的是,Distributed Data Parallel会开设多个进程而非线程,进程数 = GPU数,每个进程都可以独立进行训练,也就是说代码的所有部分都会被每个进程同步调用,如果你某个地方print张量,你会发现device的差异
parallel(N)加载数据的并行度,N默认为4。 load_batch_size(M)指定每次插入的批量大小,M默认为100。推荐取值范围为 [100,1000]。 APPEND使用 Hint 启用旁路导入功能,即支持直接在数据文件中分配空间并写入数据。APPENDHint 默认等同于使用的direct(true, 0),同时可以实现 在线收集统计信息(GATHER_OPTIMIZER_STATISTICS...
parallel(N)加载数据的并行度,N默认为4。 load_batch_size(M)指定每次插入的批量大小,M默认为100。推荐取值范围为 [100,1000]。 APPEND使用 Hint 启用旁路导入功能,即支持直接在数据文件中分配空间并写入数据。APPENDHint 默认等同于使用的direct(true, 0),同时可以实现 在线收集统计信息(GATHER_OPTIMIZER_STATISTICS...
前期使用的for循环来处理,几十万张照片处理起来差不多10个小时。速度太慢,后面改进使用Parallel来进行平行计算(调用DLL处理照片),统一写入Datatable,然后使用BulkInsert批量把Datatable写入数据库,目前测试8万张照片并行计算速度30分钟,速度提高约30%-40%左右。代码示例如下:...
dwloader是一個 Parallel Data Warehouse (PDW) 命令列工具,可將資料表資料列大量載入現有的資料表。 載入資料列時,您可以將所有資料列新增至資料表結尾 (append 模式或fastappend 模式)、附加新的資料列並更新現有的資料列 (upsert 模式),或在載入之前刪除所有現有的資料列,然後再將所有資料列插入空白資料表中 (...
importtorch,time,tqdmfromvllmimportLLM,SamplingParamsWORLD_SIZE=1BATCH_SIZE=2048llm=LLM(model="lmsys/vicuna-7b-v1.3",tokenizer="hf-internal-testing/llama-tokenizer",tensor_parallel_size=WORLD_SIZE,gpu_memory_utilization=0.85)start=time.perf_counter()batch=torch.randint(32000, (BATCH_SIZE,120))...