本文是Data Parallel的第一篇,主要介绍DP, DDP, Gradient Reduction等。 ps:文章中存在有部分配图或文字来源于其他博客,本人尽量在配图中引用相关源,但属实难以详尽,但尽量将所参考资料罗列在最后。 Distributed Training:Data-Parallell之DP, DDP, Gradient Reductionmp.weixin
Data Parallel:用于数据量太大,比如OpenImages训练集几百万张图片,单卡训练一个epoch不知道要多久...所以将数据分布在多个GPU上进行并行计算。 Model Parallel(右):用于模型太大,比如一些two-stage models,一张卡都load不了checkpoint。所以将模型拆分放在不同的卡上进行训练。 Data Parallel(左)和Model Parallel(右)...
Step 1: 导入必要的库 importosimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.multiprocessingasmpfromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDPfromtorch.utils.data.distributedimportDistributedSamplerfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets, transforms Step 2: 定义模型 c...
详解PyTorch FSDP数据并行(Fully Sharded Data Parallel)-CSDN博客 DDP)是在每一个GPU卡上保存整个model的参数/梯度/优化器状态, 然后对数据集切分为 N NN 个shard分片给不同的GPU进行训练,计算完梯度后通过all-reduce通信来做梯度的融合。如下图: nn.DistributedDataParallel与nn.DataParallel的区别[1] DDP支持模型...
1,DDP采用Ring-All-Reduce架构,其核心思想为:所有的GPU设备安排在一个逻辑环中,每个GPU应该有一个左邻和一个右邻,设备从它的左邻居接收数据,并将数据汇总后发送给右邻。通过N轮迭代以后,每个设备都拥有全局数据的计算结果。 2,DDP每个GPU对应一个进程,这些进程可以看作是相互独立的。除非我们自己手动实现,不然各...
当DistributedSample与DDP一起使用时，他会为每个进程/GPU提供一个子集。from torch.utils.data import DistributedSamplerdist_train_samples = DistributedSampler(dataset=train_dataset, num_replicas =4, rank=rank, seed=17)DistributedSampler与DataLoader进行整合 from torch.utils.data import DataLoadertrain_loader ...
DDP 的工作原理 DistributedDataParallel允许将模型复制到多个设备上,并在每个设备上并行计算梯度。这个过程需要多个进程运行,每个进程负责一个设备。为了数据并行,PyTorch 为每个进程分配相应的训练数据子集。 常见的卡死原因 同步问题:所有的进程在进行下一步训练之前需要等待其他进程完成其计算。如果有一个进程出现异常或...
在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel(DP)和DistributedDataParallel(DDP) ,DataParallel是最简单的的单机多卡实现,但是它使用多线程模型,并不能够在多机多卡的环境下使用,所以本文将介绍DistributedDataParallel,DDP 基于使用多进程而不是使用多线程的 DP,并且存在 GIL 争用问题,并且可以扩充到多机多卡的环境,所以...
Distributed data parallel (DDP) computing ensures data parallelism, enabling execution across several computers. A separate distributed data parallel computing instance should be created for each process that uses distributed data parallel computing. Task scheduling in parallel processing employs various ...
you are likely to find Distributed Data Parallel (DDP) helpful in terms of model training. DDP performs model training across multiple GPUs, in a transparent fashion. You can have multiple GPUs on a single machine, or multiple machines separately. DDP can utilize all the GPUs you have...