torch.cuda.device_count() # 计算当前可见可用gpu数 torch.cuda.get_device_name() # 获取gpu名称 torch.cuda.manual_seed() # 为当前gpu设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_all() # 为所有可见gpu设置随机种子 ##模型的创建 构建网络: def __init__(self,): pass 拼接网络 def forward(): pass...
不需要广播数据,而是并行把 minibatch 数据从 page-locked memory 加载到每个GPU,每个GPU都拥有模型的一个副本,所以也不需要拷贝模型。 在每个GPU之上运行前向传播,计算输出,每个GPU都执行同样的训练,不需要有主 GPU。 在每个GPU之上计算损失,运行后向传播来计算梯度,在计算梯度同时对梯度执行all-reduce操作。 更新...
0x00 摘要 上文已经分析了如何启动/接受反向传播,如何进入分布式autograd 引擎,本文和下文就看看如何分布式引擎如何运作。通过本文的学习,读者可以对 dist.autograd 引擎基本静态架构和总体执行逻辑有所了解。 0x01 支撑系统 我们首先看看一些引擎内部支撑系统。 1.1 引擎入口 引擎入口在 backward 函数中有调用,从 DistEn...
将模型的不同部分放在不同的GPU上，batch按顺序移动 有时你的模型可能太大不能完全放到内存中。例如，带有编码器和解码器的序列到序列模型在生成输出时可能会占用20GB RAM。在本例中，我们希望将编码器和解码器放在独立的GPU上。# each model is sooo big we can t fit both in memoryencoder_rnn.cuda(0)...
# each model is sooo big we can't fit both in memoryencoder_rnn.cuda(0)decoder_rnn.cuda(1)# run input through encoder on GPU 0out = encoder_rnn(x.cuda(0))# run output through decoder on the next GPUout = decoder_rnn(x.cuda(1))# normally we want to bring all outputs back to...
(tuple): Image mean value for each channelstd (tuple): Image standard deviation value for each channelpin_memory (bool): Transfer input tensor to pinned memory, before moving to GPU"""def __init__(self, fp16=False, mean=(0., 0., 0.), std=(1., 1., 1.), pin_memory=True, *...
例如,它可以跟踪可训练的参数,你可以通过.to(device)方法在CPU和GPU之间交换它们。.to(device)方法中的device可以是CPU设备torch.device("cpu")或者CUDA设备torch.device("cuda:0")。 让我们写一个神经网络的示例,它接受一些稀疏的BOW(词袋模式)表示,然后输出分布在两个标签上的概率:“English”和“Spanish”。
# each model is sooo big we can't fit both in memoryencoder_rnn.cuda(0)decoder_rnn.cuda(1)# run input through encoder on GPU 0encoder_out=encoder_rnn(x.cuda(0))# run output through decoder on the next GPUout=decoder_rnn(encoder_out.cuda(1))# normally we want to bring all output...
Some users with 12.2 CUDA driver (535 version) report seeing "CUDA driver error: invalid argument" during NCCL or Symmetric Memory initialization. This issue is currently under investigation, see#150852. If you use PyTorch from source, a known workaround is to rebuild PyTorch with CUDA 12.2 to...
Linux-5.19.0-0_fbk12_zion_11583_g0bef9520ca2b-x86_64-with-glibc2.34 Is CUDA available: True CUDA runtime version: 12.0.140 CUDA_MODULE_LOADING set to: LAZY GPU models and configuration: GPU 0: NVIDIA H100 GPU 1: NVIDIA H100 GPU 2: NVIDIA H100 GPU 3: NVIDIA H100 Nvidia driver versi...