DP与DDP的区别 在深度学习和分布式计算领域,数据并行(Data Parallelism, DP)和模型并行(Model Parallelism, MP)是两种常见的并行化策略。其中,数据并行的一种特定实现方式——分布式数据并行(Distributed Data Parallelism, DDP)近年来得到了广泛应用。为了明确DP(在此特指其作为数据并行的基础概念,而非某个具体框架的...
DP模式就是单进程控制多个GPU,DDP模式可以是多进程多GPU甚至是不同机器的GPU集群一起训练,底层原理是通过rpc通讯的。所以就算是单机多GPU的情况下,DDP性能还是更好!, 视频播放量 1278、弹幕量 0、点赞数 27、投硬币枚数 6、收藏人数 12、转发人数 1, 视频作者 炼丹术师
DP 适合于单机多卡的情况,而 DDP 则通过优化通信效率和缩短训练时间,适用于多机多卡的环境。了解这些区别将帮助你更好地选择适合自己任务的训练模式,为提高模型训练效率和加速研究进展提供支撑。 如果在实际应用过程中还有其他问题,欢迎随时讨论和交流!
DDP分布式多GPU并行跑pytorch深度学习模型多卡并行代码模板 文章目录DDP分布式多GPU并行跑pytorch深度学习模型前言一、DP是什么二、DDP是什么1.pytorch使用DDP的参数2.pytorch使用DDP的代码样例DDP启动总结 前言PyTorch的数据并行相对于TensorFlow而言,要简单的多,主要分成两个API:DataParallel(DP):Parameter S pytorch的DDP打...
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