if device_ids is None: device_ids = list(range(torch.cuda.device_count())) 看到这里就明白了,如果device_ids这个参数没有设置,DDP的device将默认设为所有可见的GPU,模型的输入数据也将在batch维度被平均分割,我的batch_size设为4,而可用的GPU有8个,所以部分GPU分到
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) 但是其负载不均衡的问题比较严重,有时在模型较大的时候(比如bert-...
model = DDP(model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank) # datasets进行DistributedSampler封装 trans = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (1.0,))]) data_set = torchvision.datasets.MNIST("./", train=True, transform=trans, target_transform=None...
3. 启动 DDP 现在,我们可以使用 DDP 来启动整个训练过程。这里我们需要用到 PyTorch 的分布式包。 importtorch.distributedasdistimporttorch.multiprocessingasmpdeftrain(rank,world_size,batch_size):dist.init_process_group("nccl",rank=rank,world_size=world_size)torch.cuda.set_device(rank)model=SimpleNN()....
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...
DDP 也适用于 multi-GPU 模型 。DDP 包裹着 multi-GPU 模型 ，在用海量数据训练大型模型时特别有帮助。当把一个 multi-GPU 模型 传递给 DDP 时，device_ids 和 output_device 不能被设置。输入和输出数据将被应用程序或模型 forward() 方法放在适当的设备中。参考：https://pytorch...
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):print(f"Running basic DDP example on rank {rank...
if __name__ == '__main__':mp.spawn(mp_fn,args=(),nprocs=torch.cuda.device_count(),join=True) Transformer Engine PyTorch(版本2.1)不包括FP8的数据类型。所以我们需要通过第三方的库Transformer Engine (TE),这是一个用于在NVIDIA gpu上加速Transformer...
from torch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDP parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--local_rank", type=int,default=-1) opt = parser.parse_args() local_rank = opt.local_rankprint("local rank {}".format(local_rank))asserttorch.cuda.device_count() > opt.local_ra...