Pytorch:分布式训练 进击的雅木茶 1 人赞同了该文章 目录 收起 单机单卡 单机多卡 多机多卡 单机单卡 单机单卡使用gpu训练时,只需将模型和数据拷贝到gpu上即可。 copy模型时原地copy即可 copy数据时则需要对数据进行重新赋值 model.cuda() # copy model data = data.cuda() # copy data 存储与加载模型...
torch.distributed 包为运行在一台或多台机器上的多个计算节点之间的PyTorch 提供支持多进程并行性通信的原语。他能轻松地并行化在跨进程和机器集群的计算。 torch.nn.parallel.DistributedDataParalle(DDP) 是建立在此功能的基础上,以提供同步的分布式训练作为任何 PyTorch 模型的包装器。 可以注意到的是,torch.distribu...
PyTorch 分布式数据并行 顾名思义,torch.distributed 旨在配置分布式训练。你可以使用它配置多个节点进行训练,例如:多机器下的单个 GPU,或者单台机器下的多个 GPU,或者两者的任意组合。 为了将上述代码转换为分布式训练,必须首先定义一些设置配置,具体细节请参阅 DDP 使用教程 DDP 使用教程地址:https://pytorch.org/t...
pytorch为数据分布式训练提供了多种选择。随着应用从简单到复杂,从原型到产品,常见的开发轨迹可以是: 如果数据和模型能放入单个GPU,使用单设备训练,此时不用担心训练速度; 如果服务器上有多个GPU,并且你在代码修改量最小的情况下加速训练,使用单个机器多GPU DataParallel; 如果你想进一步加速训练并且愿意写一点代码来启动...
在PyTorch中,分布式训练通常涉及以下几个概念: 进程组:每个训练进程都属于一个进程组。进程组负责协调不同进程之间的通信。 模型并行与数据并行:模型并行指将不同层放在不同的设备上;数据并行则是将数据分割成多个小批次,在多个设备上并行训练相同的模型。
导语| pytorch作为目前主流的深度学习训练框架之一,可以说是每个算法同学工作中的必备技能。此外,pytorch提供了极其方便的API用来进行分布式训练,由于最近做的工作涉及到一些分布式训练的细节,在使用中发现一些之前完全不会care的点,现记录于此,希望对有需求的同学有所帮助。
Pytorch分布式训练 用单机单卡训练模型的时代已经过去,单机多卡已经成为主流配置。如何最大化发挥多卡的作用呢?本文介绍Pytorch中的DistributedDataParallel方法。 1. DataParallel 其实Pytorch早就有数据并行的工具DataParallel,它是通过单进程多线程的方式实现数据并行的。
PyTorch分布式训练 分布式训练已经成为如今训练深度学习模型的一个必备工具,但pytorch默认使用单个GPU进行训练,如果想用使用多个GPU乃至多个含有多块GPU的节点进行分布式训练的时候,需要在代码当中进行修改,这里总结一下几种使用pytorch进行分布式训练的方式。 环境
不过这里我强推一下DeepSpeed,微软在2020年开源的一个基于PyTorch分布式训练 library,让训练百亿参数的巨大模型成为可能,其提供的 3D-parallelism (DP+PP+MP)的并行技术组合,能极大程度降低大模型训练的硬件条件以及提高训练的效率 PS:本文的重点是介绍PyTorch原生的分布式数据平行及其用法,其他的内容,我们后面的文章再细...