单机多卡训练是指在一台机器上使用多个GPU来加速模型的训练过程。PyTorch 通过 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel (DDP) 提供了对分布式训练的支持,允许模型在多个GPU上并行计算,每个GPU处理数据的一部分,最后通过梯度同步来更新模型参数。 2. 安装并配置PyTorch及相关依赖库 确保您的环境中安装了PyTorch和CUDA(...
DDP的启动方式形式上有多种,内容上是统一的:都是启动多进程来完成运算。 先来看一般单机多卡的形式: 2.1 单机多卡 单机多卡,可以直接用Process启动,也可以用torch.multiprocessing.spawn,还可以用launch启动(多机启动中会介绍)。这里主要介绍前两种,在前面提到MNIST用例中用的是Process格式,摘取启动的位置: # Process...
其中torch.distributed.launch表示以分布式的方式启动训练,--nproc_per_node指定一共就多少个节点,可以设置成显卡的个数 二、启动之后每个进程可以自动获取到参数 importargparseimporttorchimporttorch.distributedasdist from torch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDP parser = argparse.ArgumentParser() parser.add...
目前大家基本都在使用DistributedDataParallel(简称DDP)用来训练,该方法主要用于分布式训练,但也可以用在单机多卡。 第一步:初始化分布式环境,主要用来帮助进程间通信 torch.distributed.init_process_group(backend='nccl') 第二步:负责创建 args.local_rank 变量,并接受 torch.distributed.launch 注入的值 归根到底是创...
Pytorch利用DDP进行单机多卡训练内存优化 在深度学习的训练过程中,特别是在使用大模型和大数据集时,内存的消耗问题变得尤为重要。PyTorch的分布式数据并行(DistributedDataParallel,简称DDP)可以帮助我们更好地利用多GPU进行训练,同时进行内存优化。本文将详细介绍如何使用DDP进行单机多卡训练,并给出相关的代码示例。
之前都是单卡训练模型,正好在这个机会实践以下单机多卡训练模型的方法。关于 DDP 网上有很多资料,但都比较零碎(有些博客的代码甚至没办法 run),Pytorch 给出的官方文档看起来也比较吃力。因此这篇文章的主要目的是梳理一下笔者学习过程中认为比较好的资料,用通俗的语言介绍一下 DDP 的原理,最后给出使用 DDP 的模板...
pytorch多卡 单卡训练代码 pytorch单机多卡 不做具体的原理分析和介绍(因为我也不咋懂),针对我实际修改可用的一个用法介绍,主要是模型训练入口主函数(main_multi_gpu.py)的四处修改。 0. 概述 使用DDP进行单机多卡训练时,通过多进程在多个GPU上复制模型,每个GPU都由一个进程控制,同时需要将参数local_rank传递给...
在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel和DistributedDataParallel ，DataParallel是最简单的的单机多卡实现，但是它使用多线程模型，并不能够在多机多卡的环境下使用，所以本文将介绍DistributedDataParallel，DDP 基于使用多进程而不是使用多线程的 DP，并且存在 GIL 争用问题，并且可以扩充到多机多卡的环境，所以他是...
首先会把所有数据分发到列表上的GPU进行训练,然后再gather到主GPU计算loss DistributedParallel(简称DDP,多进程多卡训练) image.png 代码变成流程: 1.初始化进程组 torch.distributed.init rocess_group(backend="nccl", world_size=n_gpus,rank=args.local_rank) ...