DP:(使用单进程控)将模型和数据加载到多个 GPU 中,控制数据在 GPU 之间的流动,协同不同 GPU 上的模型进行并行训练。DataParallel的整个并行训练过程利用python多线程实现。 优点: 部署起来简单方便,不需要过多的修改训练代码。 缺点:分布式效果较差,训练速度提升不明显。负载不均衡问题。gpu0所承担的任务明显要重于...
Deepspeed PyTorch提供了高效的单机多卡训练能力,它通过优化显存使用、梯度计算和分布式训练等手段,提高了PyTorch多卡并行的效率。具体来说,Deepspeed PyTorch可以自动管理显存使用,避免了手动分配和释放显存的麻烦;它通过梯度压缩等技术减少了梯度传输的开销,提高了训练速度和稳定性;同时,Deepspeed PyTorch还提供了多种分布式训...
PL框架在它的stratey模块中封装好了不同的分布式实现方式dp、ddp、deepspeed等 大部分情况下，不需额外...
deepspeed pytorch多卡 # DeepSpeed与PyTorch的多卡训练在深度学习愈发流行的今天,如何高效地训练大型模型成为了一个重要课题。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架,而DeepSpeed是一个由微软开发的高性能训练库,专注于提升PyTorch模型在大规模硬件上的训练效率。本文将讲述如何利用DeepSpeed在多GPU平台上进行模型训练,并举例说...
启动多进程，关联GPU 相关知识 如果对多进程不熟悉，可以参考《分布式训练原理及混合精度、DDP、DeepSpeed...
不过在实际训练中，PyTorch 、 Megatron、DeepSpeed 都走了一条非常长的弯路。不仅是弯路，你会发现 Megatron 的代码只能被 NVIDIA 的分布式训练专家所复用，它对于 PyTorch 的算法工程师而言门槛极高，以至于任何想要用 PyTorch 复现一个分布式大模型的算法工程师，都得先等 NVIDIA 开发完才能再使用 Megatron 提供的...
horovod相比accelerate来说,功能更加丰富,支持的接口,函数,框架都要多, 比如 hvd.all_reduce, hvd.all_gather等等。 综合看,这两个其实都是非常易用的分布式框架了,选择哪个都可以。 当然除了这两个外, 还有一些其他的,比如pytorch-lightning,deepspeed这里就不多介绍了。
Gauss-Torch 是 Gauss 团队针对推荐场景和微信环境定制的一组 Torch 扩展包,目前主要应用于生成式推荐相关场景(小模型流式实时训练和大模型离线预训练),核心训练方式采用经典的分布式数据并行(DDP),当然也可以配合 FSDP[5] 或 DeepSpeed[6] 实现 Tensor 并行与流水线并行,但只针对层数较多、训练中每步涉及超十亿甚至...
Gauss-Torch 是 Gauss 团队针对推荐场景和微信环境定制的一组 Torch 扩展包,目前主要应用于生成式推荐相关场景(小模型流式实时训练和大模型离线预训练),核心训练方式采用经典的分布式数据并行(DDP),当然也可以配合 FSDP[5] 或 DeepSpeed[6] 实现 Tensor 并行与流水线并行,但只针对层数较多、训练中每步涉及超十亿甚至...