3. DDP不需要指定device。 示例代码 import torchvision from torchvision import transforms import torch.distributed as dist import torch.utils.data.distributed import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--rank", default=0, type=int) parser.add_argument("--world_size", def...
pytorch单精度、半精度、混合精度、单卡、多卡(DP / DDP)、FSDP、DeepSpeed(环境没搞起来)模型训练代码,并对比不同方法的训练速度以及GPU内存的使用 GitHub - xxcheng0708/pytorch-model-train-template: pyt…
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') inputs = (device) targets = (device) if torch.cuda.device_count() > 1: model = nn.DataParallel(model) model.to(device) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 数据 对于数据而言,直接通过tensor.to(device...
python main_mp.py --num_nodes $NNODE --num_gpus $NUM_GPUS_PER_NODE --node_rank $NODE_RANK --master_addr $MASTER_ADDR --master_port $MASTER_PORT --epochs 20 --batch_size 16 --device 0,1 # DDP 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 4.3 torch.distributed.launch方式 launch方式通过参数写入...
从表 1 中我们可以看到，相对于 DDP 而言，FSDP 支持更大的 batch size，在不使用和使用 CPU 卸载设置的情况下 FSDP 支持的最大 batch size 分别可达 DDP 的 2 倍及 3 倍。从训练时间来看，混合精度的 DDP 最快，其后是分别使用 ZeRO 阶段 2 和阶段 3 的 FSDP。由于因果语言建模的任务的上下文序列长度 ...
# define ViT-Huge modelmodel = VisionTransformer(embed_dim=1280,depth=32,num_heads=16,).cuda(device)model = DDP(model, device_ids=[local_rank]) # define loss and optimizercriterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()optimizer = torch.optim.SGD(model...
tensor([1, 2, 3, 4], device='cuda:1') 可以看出,在初始化DDP的时候,能够给后端提供主进程的地址端口、本身的RANK,以及进程数量即可。初始化完成后,就可以执行很多分布式的函数了,比如dist.get_rank, dist.all_gather等等。 上面的例子是最基本的使用方法,需要手动运行多个程序,相对繁琐。实际上本身DDP就是...
if opt.distribute and opt.local_rank != -1: model.to(device) model = DDP(model, device_ids=[opt.local_rank]) 6.模型保存部分 ifdist.get_rank()== -1 or 0: save_path ='./oil_net.pt'torch.save(model.state_dict(), save_path)...
fc = DDP(torch.nn.Linear(16, 8).cuda(device), device_ids=[device]) self.device = device def forward(self, indices, offsets): emb_lookup = self.remote_emb_module.forward(indices, offsets) return self.fc(emb_lookup.cuda(self.device)) 逻辑拓展如下,两个trainer 之上也建立了remote_emb_...