在PyTorch中,我们可以使用如下代码获取GPU信息: importtorch defgpu_info() ->str: info ='' foridinrange(torch.cuda.device_count()): p = torch.cuda.get_device_properties(id) info +=f'CUDA:{id}({p.name},{p.total_memory / (1<<20):.0f}MiB)\n' returninfo[:-1] if__name__ =='...
在服务器上训练的网络放到本地台式机进行infer,结果出现报错: AssertionError: Invalid deviceid AI代码助手复制代码 仔细检查后发现原来服务器有多个GPU,当时开启了两个进行加速运算。 net1= nn.DataParallel(net1, device_ids=[0,1]) AI代码助手复制代码 而本地台式机只有一个GPU,调用数量超出所以报错。 改为...
gpu_id: int, save_every: int, ) -> None: self.gpu_id = gpu_id self.model = model.to(gpu_id) self.train_data = train_data self.optimizer = optimizer self.save_every = save_every # 指定保存 ckpt 的周期 self.model = DDP(model, device_ids=[gpu_id]) # model 要用 DDP 包装一...
print("x_cpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_cpu.device, x_cpu.is_cuda, id(x_cpu))) x_gpu = x_cpu.to(device) print("x_gpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_gpu.device, x_gpu.is_cuda, id(x_gpu))) # pytorch已经弃用的方法 # x_gpu = x_...
) setup(rank, world_size) # create model and move it to GPU with id rank model = ToyModel().to(rank) ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) loss_fn = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001) optimizer.zero_grad() outputs = ddp_model(torch....
DEVICE[0] PID[2468852]: EXCEPTION STREAM: Exception info:TGID=2574935, model id=65535, stream id=16, stream phase=SCHEDULE Message info[0]:RTS_HWTS: hwts sdma error, slot_id=33, stream_id=16 Other info[0]:time=2024-04-03-11:37:01.699.592, function=hwts_sdma_error_slot_proc, lin...
to(device_id) loss_fn(outputs, labels).backward() optimizer.step() if __name__ == "__main__": demo_basic() 我们可以运行如下命令在所有节点(节点可以理解为服务器)上去初始化上面创建的 DDP 作业: torchrun --nnodes=2 --nproc_per_node=8 --rdzv_id=100 --rdzv_backend=c10d --rdzv_...
DataParallel 使用起来非常方便,我们只需要用 DataParallel 包装模型,再设置一些参数即可。需要定义的参数包括:参与训练的 GPU 有哪些,device_ids=gpus;用于汇总梯度的 GPU 是哪个,output_device=gpus0 。DataParallel 会自动帮我们将数据切分 load 到相应 GPU,将模型复制到相应 GPU,进行正向传播计算梯度并汇总: ...
建议显式的进行set device huangyunlong将任务状态 torch.npu.set_device("npu:1") 这样设置仍然报错(npu-smi info 显示的是1卡)。报错如下: torch_npu._C._npu_setDevice(device_id) RuntimeError: Initialize:/usr1/02/workspace/j_vqN6BFvg/pytorch/torch_npu/csrc/core/npu/sys_ctrl/npu_sys_ctrl....
新分配的内存指针会被用于创建一个新 Block,新 Block 的 device 与 cuda_stream_id 与 caller 保持一致。 上面几个步骤都是试图找到一些「空闲显存」,下面是两个步骤是尝试进行「碎片整理」,凑出一个大块显存 2.6 步骤四:release_available_cached_blocks 函数(L1175) ...