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...
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,所以他是分布式...
optim from torch.utils.data import DataLoader #每个进程不同sampler from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter #混合精度 from apex import amp #同步BN from apex.parallel import convert_syncbn_model #Distributed DataParallel...
在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel(DP)和DistributedDataParallel(DDP) ,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...
pytorch使用DistributedDataParallel进行多级多卡训练,单卡多级的模型训练,即并行训练,可分为数据并行和模型并行两种.数据并行是指,多张GPUs使用相同的模型副本,但采用不同batch的数据进行训练.模型并行是指,多张GPUs使用同一batch的数据,分别训练模型的不同部分.如
用-m torch.distributed.launch启动,nproc_per_node为所使用的卡数,batchsize设置为每张卡各自的批大小 Reference: https://github.com/GoldenRaven/Pytorch_DistributedParallel_GPU_test https://www.cnblogs.com/yh-blog/p/12877922.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/86441879 ...
使用Distributed进行分布式训练 首先了解一下概念: node:主机数,单机多卡就一个主机,也就是1。 rank:当前进程的序号,用于进程之间的通讯,rank=0的主机为master节点。 local_rank:当前进程对应的GPU编号。 world_size:总的进程数。 在windows中,我们需要在py文件里面使用: ...
def init_distributed_mode(args):# 如果是多机多卡的机器,WORLD_SIZE代表使用的机器数,RANK对应第几台机器# 如果是单机多卡的机器,WORLD_SIZE代表有几块GPU,RANK和LOCAL_RANK代表第几块GPUif'RANK'in os.environ and'WORLD_SIZE'in os.environ:args.rank = int...
PyTorch作为一款广受欢迎的深度学习框架,提供了多种并行训练策略,其中分布式数据并行(Distributed Data Parallel, DDP)以其高效性和灵活性成为了大规模训练的首选方案。 数据并行基础 数据并行是最简单且常用的分布式训练策略。在数据并行的框架下,训练数据集被划分为多个批次,每个批次进一步被分割成多个子集,每个计算设备...
由于每次完成实验需要5个小时(baseline),自己的模型需要更久(2倍),非常不利于调参和发现问题,所以开始尝试使用多卡加速。 torch.nn.DataParallel ==> 简称 DP torch.nn.parallel.DistributedDataParallel ==> 简称DDP 一开始采用dp试图加速,结果因为dgl的实现(每个batch...