• 这里还有一个 Pytorch 关于入门分布式数据并行的(Distributed data parallel)教程。这个教程展示了如何进行一些设置,但并没解释 这些设置是干啥用的,之后也展示了一些讲模型分到各个 GPU 上并执 行一个优化步骤(optimization step)。然而,这篇教程里的代码是 跑不同的(函数名字都对不上),也没告诉你...
https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/data_parallel_tutorial.html import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # Parameters and DataLoaders input_size = 5 output_size = 2 batch_size = 30 data_size = 100 # Device device = torch.device("cuda:0...
目前有不少博客都有对pytorch Distirbuted data parallel的介绍和使用,但大多是针对实际代码的使用,本篇文章更侧重Pytorch DDP论文中提到的分布式数据并行实现的低层机制以及目前存在的一些问题。 数据并行基本概念(Data Parallel) 如果工作节点没有共享的公共内存,只有容量受限的本地内存,而训练数据的规模很大,无法存储...
Pytorch提供了一个使用AWS(亚马逊网络服务)进行分布式训练的教程,这个教程在教你如何使用AWS方面很出色,但甚至没提到 nn.DistributedDataParallel 是干什么用的,这导致相关的代码块很难follow。 而另外一篇Pytorch提供的教程又太细了,它对于一个不是很懂Python中MultiProcessing的人(比如我)来说很难读懂。因为它花了大量...
在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel和DistributedDataParallel ，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，所以他是...
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...
对于优化器而言,当使用PyTorch中内置的优化器(如SGD, Adam等)时,只要模型在每个进程中初始化状态相同,优化器在每个进程中创建后的初始状态也将是相同的。但是,如果是自定义的优化器,确保在设计时考虑到跨进程的一致性和同步,特别是当涉及到需要维护跨步骤状态(如动量、RMS等)时。
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...
您需要处理的第一个也是最复杂的新事情是进程初始化。普通的PyTorch训练脚本在单个进程中执行其代码的单一副本。使用数据并行模型，情况就更加复杂了:现在训练脚本的同步副本与训练集群中的gpu数量一样多，每个gpu运行在不同的进程中。考虑以下最小的例子:# multi_init.pyimport torchimport torch.distributed as dist...
PyTorch的DistributedDataParallel 库可以进行跨节点的梯度和模型参数的高效通信和同步，实现分布式训练。本文提供了如何使用ResNet50和CIFAR10数据集使用PyTorch实现数据并行的示例，其中代码在多个gpu或机器上运行，每台机器处理训练数据的一个子集。训练过程使用PyTorch的DistributedDataParallel 库进行并行化。导入必须要的库 i...