Distributed data parallel training in Pytorchyangkky.github.io 后续等我把这些并行计算的内容捋清楚了,会再自己写一份更详细的tutorial~ 注意:需要在每一个进程设置相同的随机种子,以便所有模型权重都初始化为相同的值。 1. 动机 加速神经网络训练最简单的办法就是上GPU,如果一块GPU还是不够,就多上几块。 事实...
Distributed Data Parallel (DDP) is a utility to run models in data parallel mode. It is implemented at the module level and can help run the model across multiple devices. As mentioned in theDDP tutorial on PyTorch, DDP requires applications to spawn multiple processes an...
本文连接(要梯子):https://towardsdatascience.com/distributed-model-training-in-pytorch-using-distributeddataparallel-d3d3864dc2a7 作者:Aleksey Bilogur 先进的深度学习模型参数正以指数级速度增长:去年的GPT-2有大约7.5亿个参数,今年的GPT-3有1750亿个参数。虽然GPT是一个比较极端的例子但是各种SOTA模型正在推动...
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
它实现了初始化步骤,对应了nn.parallel.DistributedDataParallel模块的forward函数,该模块会调用C++库。 它的_sync_param功能是:当一个DDP进程在多个设备上工作时,会执行进程内参数同步,并且它还从rank 0 进程向所有其他进程广播模型缓冲区。 进程间参数同步在 Reducer.cpp之中实现。 comm.h:实现合并广播助手函数(...
Towards Data Science How to Implement Graph RAG Using Knowledge Graphs and Vector Databases A Step-by-Step Tutorial on Implementing Retrieval-Augmented Generation (RAG), Semantic Search, and Recommendations Sep 6 Wei Yi in Towards Data Science ...
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
Pytorch中的Distributed Data Parallel与混合精度训练(Apex) https://zhuanlan.zhihu.com/p/105755472 https://zhuanlan.zhihu.com/p/358974461 多GPU训练代码: https://github.com/yangkky/distributed_tutorial/blob/master/src/mnist-distributed.py
deftrain(gpu,args):model=ConvNet()model.cuda(gpu)# define loss function (criterion) and optimizercriterion=nn.CrossEntropyLoss().to(gpu)optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),1e-4)# Data loading codetrain_dataset=torchvision.datasets.MNIST(root='./data',train=True,transform=transforms.To...
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。