在PyTorch中使用多GPU训练神经网络模型是非常简单的,PyTorch已经为我们封装好一个nn.DataParallel类来进行多GPU训练。 一、Pytorch多GPU并行训练的两种方式 1、DataParallel(DP) DataParallel实现较为简单,但所有的loss都在主卡上计算,负载不均衡的问题比较严重。 2、DistributedDataParallel(DDP) DistributedDataParallel可以支...
DistributedDataParallel能够为不同GPU上求得的梯度进行all reduce(即汇总不同GPU计算所得的梯度,并同步计算结果)。all reduce后不同GPU中模型的梯度均为all reduce之前各GPU梯度的均值。 backbone = get_model( cfg.network, dropout=0.0, fp16=cfg.fp16, num_features=cfg.embedding_size).cuda() backbone = t...
2、 FSDP 优化多gpu数据冗余 如果使用多个gpu来运行训练,基本的解决方案是使用DistributedDataParallel。生成了几个相同的进程,并且在反向传播期间聚合梯度。 当我们生成相同的进程时,在每个GPU上都有相同的模型和优化器状态,这是冗余的。可以通过跨数据分片来优化内存使用 当在多个gpu上进行训练时,每个进程在使用DDP进行...
# 封装模型用于分布式训练 self.model=DistributedDataParallel( model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank, find_unused_parameters=True ) # 使用 ZeRO 优化初始化优化器 self.optimizer=ZeROOptimizer( optimizer, model, overlap_comm=True, cpu_offload=True ) # 用于混合精度的梯度缩放器 self...
使用DistributedDataParallel不要使用DataParallel PyTorch有两个主要的模式用于在多 GPUs训练。第一种是DataParallel,它将一批数据分割到多个GPUs上。但这也意味着模型必须复制到每个GPU上,一旦在GPU 0上计算出梯度,它们必须同步到其他GPU。 这需要大量昂贵的GPU传输!相反,DistributedDataParallel在每个GPU(在它自己的进程中...
Python指定多个GPU的方式主要有:使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量、使用TensorFlow的策略、使用PyTorch的DataParallel、使用Horovod。 其中,最常用的一种方法是使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES。通过设置该环境变量,可以控制Python程序使用哪些GPU。 具体方式如下:
在PyTorch中,可以使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(DDP)来实现多GPU训练。 torch.nn.DataParallel:适用于单机多卡场景,通过简单地将模型包装在DataParallel中,PyTorch会自动将输入数据分割到不同的GPU上,并收集结果。这种方式实现起来比较简单,但通信开销较大,适用于GPU数量不多的情况。
DistributedDataParallel主要做了两件事情,一是初始化时,使每张卡上的参数需要保持一致,二是每一轮迭代之后,不同卡上参数的梯度会通过通信来同步,保证各卡的参数仍然一致。 这样做有两个好处,一是能充分且灵活地利用计算资源,大大缩短模型训练所需时间,二是相当于增大batch_size,梯度下降方向会更贴合数据集整体的实...
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel: 允许在多台机器上分布式地训练模型。 torch.optim: torch.optim.Optimizer: 这是一个基类,几乎所有的优化器都继承自它。 torch.optim.lr_scheduler: 提供了学习率调度器,可以用来在训练过程中改变学习率。 torch.utils: ...
加速分布式训练可能有很多方法,但是简单的方法是使用 torch.nn.DistributedDataParallel 而不是 torch.nn.DataParallel。这样一来,每个 GPU 将由一个专用的 CPU 核心驱动,避免了 DataParallel 的 GIL 问题。 分布式训练文档地址:https://pytorch.org/tutorials/beginner/dist_overview.html ...