PyTorch DDP 是一种高效的分布式训练方式,主要用于具有多张 GPU 的计算节点。它通过在每个 GPU 上复制模型并并行处理不同的小批量输入来加速训练。在训练的每个步骤中,各个 GPU 之间会进行梯度同步,以确保模型参数的一致性。 问题描述 在使用 DDP 时,有时在程序退出的过程中,用户会遇到卡住的现象,并且会丢失一个...
通过log排查出每次model都被分配在cuda:0上,这也就解释了为什么nproc_per_node=1才能正常训练。 案例# 阅读DDP官方文档,多进程部分实现主要分为两种: 使用torch.multiprocessing手动spawn 使用torch.distributed.run/torchrun自动初始化 这里选用后者的官方DDP案例elastic_ddp.py importtorchimporttorch.distributedasdistimp...
1.使用DistributedDataParallel单机多卡训练 2.自定义了dataloader中的sampler 3.每个进程sampler到的batch数量不一致,这里使用ddp的join上下文管理器解决,可参考:谈谈torch1.10中的ZeroRedundancyOptimizer和Join -小小将的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/424753593 4.训练的过程中,每隔一定步数,使用多卡进行evalu...
三、dataloader 使用pytorch的DDP进行分布式训练时,总会遇到奇奇怪怪各种各样的问题,软件硬件都有,在此记录一下,方便后续更新和回查: 首先是pycharm的环境变量设置,在下图中设置,这样debug的时候相关的环境变量就在os.environ中初始化了。 不会pycharm调试的看这边: zzz的本子:Pycharm使用远程服务器并进行pytorch分布...
pytorch多卡训练DDP卡死问题排查 pytorch多卡训练更慢 # 分布式训练相比较单线程训练需要做出什么改变? 1、启动的命令行 以前使用python train.py启动一个线程进行训练,现在需要一个新的启动方式,从而让机器知道现在要启动八个线程了。这八个线程之间的通讯方式完全由torch帮我们解决。而且我们还可以知道,torch会帮助...
pytorch ddp tensorboard多进程出现EOF Error 报错如下（发生在所有进程运行完以后，销毁进程组以前）：Trac...
一、问题现象(附报错日志上下文):目前cann版本是6.3.RC2,pytorchnpu版本是1.11.0,之前在cuda环境下一个模型采用单机多卡的方式(torch.nn.DataParall...
用过DDP都知道，如果有forward的返回值如果不在计算loss的计算图里，那么需要find_unused_parameters=True...
ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) 这条语句包装了我们的模型; 其他与 pytorch 中训练模型的模板相同,最后一点需要注意的是,在我们将 tensor 移动到 GPU 的时候,同样需要使用 rank 索引,代码中体现在第 14 行。 defdemo_basic(rank, world_size): ...
二. DDP下的Gradient Accumulation的进一步加速 什么是Gradient Accmulation? Gradient Accumulation,即梯度累加,相信大家都有所了解,是一种增大训练时batch size的技术,造福了无数硬件条件窘迫的我等穷人。不了解的同学请看这个知乎链接(https://www.zhihu.com/question...