网络在前向传播的时候会将model从主卡(默认是逻辑0卡)复制一份到所有的device上,input_data会在batch这个维度被分组后upload到不同的device上计算,网络的输出loss被gather到主cuda设备上,loss而后在这里被计算出来(求均值)。在反向传播时,loss然后被scatter到每个cuda设备上,每个cuda设备通过BP计算得到梯度,然后每个cu...
参数用于指定模型运行的设备（例如 GPU）。然而，如果您传入了指定的显卡设备参数，但仍然只使用了 0 ...
在ModelScope FunASR中,如果你想使用多卡进行训练,你可以在训练脚本中设置device="cuda"。这样,FunASR就会自动使用所有的可用GPU进行训练。 然而,如果你发现device="cuda"没有效果,可能是因为你的系统没有足够的GPU资源,或者你的系统没有正确地配置CUDA。 你可以通过以下步骤检查你的系统是否正确地配置了CUDA: 检查...
RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:2 (device_ids[0]) but found one of them on device: cuda:0 出现这个问题是使用一机多卡分布式训练时,没有调用显卡0,例如使用显卡1,2,3进行训练。 使用的模块是pytorch nn.DataParallel。 下面给出有问题的代码 device = torch...
使用npu多卡训练时遇到报错,这是我的代码: import os import random import time import cv2 import numpy as np import logging import argparse import torch_npu #自动映射cuda API到npu的代码 from torch_npu.contrib import tr...
要使用 GPU,你需要首先确保你的 PyTorch 安装支持 CUDA。然后,你可以通过创建一个 torch.device 对象来指定 GPU 设备。例如,device = torch.device("cuda:0") 会将设备设置为第一个 GPU。如果你有多个 GPU,可以通过改变数字(如 "cuda:1")来选择不同的 GPU。
RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:2 (device_ids[0]) but found one of them on device: cuda:0 出现这个问题是使用一机多卡分布式训练时,没有调用显卡0,例如使用显卡1,2,3进行训练。 使用的模块是pytorch nn.DataPar...KeyError...
三、总结 本文简要介绍了device_map="auto"等使用方法,多数情况下与CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3一起使用,可以简单高效的进行多卡分布式推理及训练计算,至于多机多卡场景,多用torchrun和deepspeed等,后面文章会专门进行系统讲解。
model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids).cuda() 四、GPU利用率很低的可能原因分析 训练中GPU利用率很低4%,CPU利用率很高80%左右,原因分析: (1)CPU性能不足,没有ssd加速; (2)电脑只有一张显卡,无法并行训练model;——转移到服务器上多卡一起并行训练 ...
我在使用torch多卡并行时出现了这个两个问题。 ##问题一:AssertionError: Invalid device id,即无效的设备id 出现的原因:结合代码解释: 错误原因:os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2,3"这个语句将原本的divice:2和device:3的编号映射为device:0和devic...Run...