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...
为了减少intrusive,论文实现中distributed data parallel model与user model使用了相同的forward函数,从user model到 DDP model可无缝进行转换。为了实现高性能训练,论文引入了3个优化bucketing gradients, overlapping communication with computation, 和 skipping synchronization。 BACKGROUND PyTorch pytorch中的一个Module定义...
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PytorchDDP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,无法存储于...
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...
包装 model,pytorch 会自行将模型复制到各个 GPU 上 model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[local_rank], find_unused_parameters=True, output_device=local_rank) ### optim = Adam(model.parameters(), lr=1e-5) # dataset = Dataset() # trainer_dataloader, test_dataloa...
Distributed Data Parallel 简称DDP,是 PyTorch 框架下一种适用于单机多卡、多机多卡任务的数据并行方式。由于其良好的执行效率及广泛的显卡支持,熟练掌握DDP已经成为深度学习从业者所必备的技能之一。 概念辨析 具体讲解DDP之前,我们先了解了解它和 Data Parallel (DP) 之间的区别。DP同样是 PyTorch 常见的多 GPU 并行...
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 默认只用一个 GPU,但采用 DataParallel很便于使用多 GPUs 的. import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1,2" #注: 多卡训练时,默认将 model 和 data 先保存到 id:0 的卡上(这里是第1块卡) # 然后 model 的参数再复制共享到其他卡上; ...
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...
pytorch使用DistributedDataParallel进行多卡加速训练 在上文我们介绍了如何使用多线程在数据模块中进行模型训练加速,本文我们主要介绍在pytorch中如何使用DistributedDataParallel,torch.multiprocessing等模块来进行多卡并行处理提升模块训练速度。 下面依次介绍下pytorch的数据并行处理和多卡多进程并行处理,以及代码上如何调整代码进行...