其核心原理主要包括模型并行、数据并行和通信优化。 1.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可以充分利用多个GPU的计算能力,加速模型训练。 2.数据并行:在每个GPU上,PyTorchDDP可以实现数据并行。这意味着每个GPU都会处理一部分数据,从而大大...
PyTorch DDP的工作原理如下: 1.初始化进程组: 2.数据并行划分: 将训练数据集划分为多个小批次,分发到不同的设备上进行计算。每个设备上的模型副本使用相同的初始参数,并针对不同的小批次数据计算前向传播和后向传播。这样可以利用多个设备的计算资源,同时加速模型训练。 3.梯度累积和同步: 在每个设备上进行计算后...
pytorch ddp原理 PyTorch分布式数据并行(DDP)是一种用于高效训练深度学习模型的方法。DDP通过在多个GPU之间划分数据和计算,实现了训练速度的大幅提升。以下是PyTorch DDP的原理: 1.数据并行:在多个GPU之间划分数据,同时将模型复制到每个GPU上,每个GPU计算自己的数据,最后将所有梯度相加。 2.梯度并行:在多个GPU之间划分...
一、简要回顾 DDP 在上一篇 文章中,简单介绍了 Pytorch 分布式训练的一些基础原理和基本概念。简要回顾如下:1,DDP 采用 Ring-All-Reduce 架构,其核心思想为:所有的 GPU 设备安排在一个逻辑环中,每个 GPU 应…
PyTorch DDP 原理解析 在深度学习中,数据并行性是提升模型训练速度的一个关键方法。PyTorch 的分布式训练功能为使用多个 GPU 或多个机器来训练模型提供了一个有效的解决方案,其中最重要的一个工具就是 Distributed Data Parallel (DDP)。在这篇文章中,我们将深入探讨 DDP 的原理和实现步骤。
一文讀懂「Parameter Server」的分布式機器學習訓練原理 2)分布式数据并行(DistributedDataParallel,DDP)。DDP采用Ring-All-Reduce架构,其训练过程是多进程的。如果要用DDP来进行训练,我们通常需要修改三个地方的代码:数据读取器dataloader,日志输出print,指标评估evaluate。其代码实现略微复杂,不过我们只需要始终牢记一点即可:...
DDP的基本原理 1. 进程独立DDP为每个计算设备(GPU)独立创建一个进程,这些进程之间相互独立,高度解耦。这种设计避免了传统多线程模型中的GIL(Global Interpreter Lock)竞争问题,提高了训练效率。 2. 数据与模型分布在DDP中,整个数据集被均分为N份,其中N为GPU的数量。每个GPU都拥有一个独立的dataloader和模型副本,确保...
pytorch ddp多机多卡原理 pytorch多卡训练 1. 单机多卡 1.1 torch.nn.DataParallel 当采用多卡训练神经网络时,通过nvidia-smi命令查看当前可用的gpu卡,在文件的头部添加: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "1, 2, 3" 1. 使得当前代码仅对上述显卡可见,系统会对所有可见的显卡依然按照从0开始编号。