DDP:(1) 想进一步提升训练速度;(2) 可以适当多地修改代码;(3) 有1台(单机多卡)或者多台的机器 (多机多卡),每台机器上有多张 GPU:这种情况建议使用 Distributed Data Parallel 分布式训练。 三、DP 和 DDP 分别在什么情况下使用 单机多卡:使用torch.nn.DataParallel(DP) 2. 单机多卡或多机多卡:使用 torch....
PyTorch DDP是一种分布式深度学习库,它允许在多个计算节点上并行训练模型。PyTorch DDP利用了多机多卡的架构,将模型训练任务分布到多个GPU上,从而加速了模型的训练。其核心原理可以简述为以下几个步骤: 模型并行:PyTorch DDP可以将一个模型拆分成多个子模型,并将这些子模型分配给不同的GPU进行训练。这种模型并行的方式...