想要成为“炼丹大师“,多GPU并行训练是不可或缺的技能。 常见的多GPU训练方法: 1.模型并行方式:如果模型特别大,GPU显存不够,无法将一个显存放在GPU上,需要把网络的不同模块放在不同GPU上,这样可以训练比较大的网络。(下图左半部分) 2.数据并行方式:将整个模型放...
使用多张gpu运行model,可以分为两种情况,一是数据并行,二是设备并行。 二、数据并行 数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份,并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据。 利用multi_gpu_model实现 keras.utils.multi_gpu_model(model, gpus=None, cpu_merge=True, cpu_relocation=False) 1. 具体...
数据并行(DP)最朴素的方法是将相同的模型权重复制到多个GPU worker(下简称worker)上,并将数据分为几部分并分配给每个worker同时处理,称为Naive DP。 如果模型尺寸大于单个GPU节点的显存,Naive DP将无法正常工作。当模型太大,无法放入一台机器时,GeePS (Cui et al. 2016)提出了一个方法,将暂时不使用的参数(从GPU...
device_ids=ids).cuda()里面,.cuda()已经将CPU的参数转移到GPU上了,后来发现,是因为没有先导入权重,再设置并行化代码model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=ids).cuda(),所以,此时根本没有参数!所以
pytorch多gpu并行训练(之前写的) 1.单机多卡并行训练 1.1.torch.nn.DataParallel 1.2.如何平衡DataParallel带来的显存使用不平衡的问题 1.3.torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 2.多机多gpu训练 2.1.初始化 2.1.1.初始化backend 2.1.2.初始化init_method 2.1.2.1.使用TCP初始化 2.1.2.2.使用共享文件系统初始...
在深度学习领域,随着模型复杂度和数据集规模的不断增长,训练过程对计算资源的需求日益增加。多GPU训练作为一种有效的加速手段,已成为提升深度学习训练速度和性能的关键技术。PyTorch作为当前最流行的深度学习框架之一,凭借其易用性和灵活性,为多GPU训练提供了强大的支持。本文将详细介绍PyTorch中的数据并行与模型并行,帮助...
数据中心GPU是常见加速器,但存在算力性价比低、有价无市等问题,因此研究非数据中心GPU上的大模型并行训练意义重大。 2. 并行训练基本方法 数据并行(DP):将训练数据划分到多个设备,设备用完整模型参数计算,按规则同步模型参数,优点是并行逻辑易理解、可减少训练时间,缺点是需频繁梯度同步通信。
2.多机多gpu训练 在单机多gpu可以满足的情况下, 绝对不建议使用多机多gpu进行训练, 我经过测试, 发现多台机器之间传输数据的时间非常慢, 主要是因为我测试的机器可能只是千兆网卡, 再加上别的一些损耗, 网络的传输速度跟不上, 导致训练速度实际很慢. 我看一个github上面的人说在单机8显卡可以满足的情况下, 最...
进行深度学习模型训练的时候,一般使用GPU来进行加速,当训练样本只有百万级别的时候,单卡GPU通常就能满足我们的需求,但是当训练样本量达到上千万,上亿级别之后,单卡训练耗时很长,这个时候通常需要采用多机多卡加速。深度学习多卡训练常见有两种方式,一种是数据并行化(data parallelism),另外一种是模型并行化(model parall...
代码来源于https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing/blob/master/pytorch_classification/train_multi_GPU up主的讲解视频在pytorch框架下使用多卡(多GPU)进行并行训练 修改了模型和数据部分,作测试,仅记录。 多GPU数据并行训练主要包括以下方面: ...