DataParallel(DP):Parameter Server模式,一张卡位reducer,实现也超级简单,一行代码。 DistributedDataParallel(DDP):All-Reduce模式,本意是用来分布式训练,但是也可用于单机多卡。 DataParallel是基于Parameter server的算法,实现比较简单,只需在原单机单卡代码的基础上增加一行: model = nn.DataParallel(model, device_ids=c...
1. DDP的训练过程 DDP的训练过程可以总结为如下步骤: 1)在训练开始时,整个数据集被均等分配到每个GPU上。每个GPU独立地对其分配到的数据进行前向传播(计算预测输出)和反向传播(计算梯度)。 2)同步各个GPU上的梯度,以确保模型更新的一致性,该过程通过Ring-All-Reduce算法实现。 3)一旦所有的GPU上的梯度都同步完成...
这里说明了allreduce是在前向传播完成后用于梯度同步的,并且提到了一个新词 bucket。 (模型参数以(大致)与给定模型 Model.parameters() 相反的顺序分配到存储桶中。使用相反顺序的原因是,DDP 期望梯度在向后传递期间大致按照该顺序准备就绪。) 实际上,DDP中的设计是通过将全部模型参数划分为无数个小的bucket,然后在...
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:每一块GPU都对应一个进程,除非我们手动实现相应代码,...
这里说明了allreduce是在前向传播完成后用于梯度同步的,并且提到了一个新词 bucket。 (模型参数以(大致)与给定模型 Model.parameters() 相反的顺序分配到存储桶中。使用相反顺序的原因是,DDP 期望梯度在向后传递期间大致按照该顺序准备就绪。) 实际上,DDP中的设计是通过将全部模型参数划分为无数个小的bucket,然后在...
All-Reduce算法允许所有GPU同时计算梯度的平均值,确保所有GPU上的模型参数保持一致。 DDP的优势 1. 高效性DDP通过多进程并行计算,充分利用了GPU的计算资源,避免了GIL竞争等线程同步问题,从而提高了训练速度。 2. 灵活性DDP支持单机多卡以及多机多卡的训练场景,可以根据实际需求灵活配置计算资源。 3. 内存友好每个GPU...
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应该有一个左邻和一个右邻,设备从它的左邻居接收数据,并将数据汇总后发送给右邻。通过N轮迭代以后,每个设备都拥有全局数据的计算结果。 2,DDP每个GPU对应一个进程,这些进程可以看作是相互独立的。除非我们自己手动实现,不然各...
DistributedDataParallel(DDP):All-Reduce模式,本意是用来分布式训练,但是也可用于单机多卡。 DataParallel是基于Parameter server的算法,实现比较简单,只需在原单机单卡代码的基础上增加一行: model = nn.DataParallel(model, device_ids=config.gpu_id) 1.
在 DDP 中，每个工作进程 (加速器 / GPU) 都会保留一份模型的所有参数、梯度和优化器状态的副本。每个工作进程会获取不同的数据，这些数据会经过前向传播，计算损失，然后再反向传播以生成梯度。接着，执行 all-reduce 操作，此时每个工作进程从其余工作进程获取梯度并取平均。这样一轮下来，每个工作进程上的梯度都...
在 DDP 中,每个工作进程 (加速器 / GPU) 都会保留一份模型的所有参数、梯度和优化器状态的副本。每个工作进程会获取不同的数据,这些数据会经过前向传播,计算损失,然后再反向传播以生成梯度。接着,执行 all-reduce 操作,此时每个工作进程从其余工作进程获取梯度并取平均。这样一轮下来,每个工作进程上的梯度都是...