二、DDP(DistributedDataParallel) DDP分布式训练模型 DDP是Pytorch官方推荐的分布式训练方案,他实现的是单机/多机-多进程 (Single/Multi-Node Multi-process). 即torch.nn.parallel.DistributedDataParallel中的每一个模型是由一个独立的进程来控制的。此外, 官方文档中指出torch.nn.parallel.DistributedDataParallel是和模型...
1. dist.init_process_group里面的rank需要根据node以及GPU的数量计算; 2. world_size的大小=节点数 x GPU 数量。 3. ddp 里面的device_ids需要指定对应显卡。 示例代码: demo.py import torch import torch.distributed as dist import torch.multiprocessing as mp import torch.nn as nn import torch.optim...
parser.add_argument('--multiprocessing_distributed', action='store_true', default=True, help='Use multi-processing distributed training to launch ' 'N processes per node, which has N GPUs. This is the ' 'fastest way to use PyTorch for either single node or ' 'multi node data parallel tra...
model = torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model).to(device) # 转为DDP模型:包装model,使得模型能够在各个gpu设备中进行通信。 model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu]) # optimizer pg = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad] #遍...
示例:https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning/blob/master/examples/new_project_templates/multi_node_cluster_template.py#L103-L134 10. 福利!更快的多GPU单节点训练 事实证明,分布式数据并行处理要比数据并行快得多,因为其唯一的通信是梯度同步。因此,最好用分布式数据并行处理替换数据并行,即使只是...
DDP multi node multi gpu inconsistent paramshuggingface/accelerate#1481 Closed awguadded theoncall: distributedAdd this issue/PR to distributed oncall triage queuelabelMay 30, 2023 f2010126commentedAug 26, 2023 Hello, I am facing the same issue. Is there any solution/workaround?
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - DDP multi node multi gpu inconsistent params · pytorch/pytorch@ee38a32
每个进程都能获取到local rank,local rank 表示的是进程的优先级,该优先级是自动分配的。world size 表示的一共运行的进程数和nproc_per_node设置的数值相对应。 三、正式开始DDP介绍训练模式设置 1.导入包 importtorchimporttorchvisionprint("current torch version is {}".format(torch.__version__))print("cur...
进程组:DDP是真正的分布式训练,可以使用多台机器来组成一次并行运算的任务。为了能够让 DDP 的各个worker之间通信,PyTorch 设置了进程组这个概念。组是我们所有进程的子集。 看其本质,就是进行通信的进程们。 从代码来看,给每一个训练的process 建立一个 通信thread,在后台做通信。比如对于 ProcessGroupMPI,在通信线...
cd/mnt/test/multi-card/torch python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 mnmc_ddp_launch.py 这里使用的是 launch 启动方式,也可使用torchrun以及其他启动方式。--nproc_per_node指定每个节点的GPU数量,mnmc_ddp_launch.py为执行脚本文件(如需下载 cifar10 数据集,修改download=True)。