在深度学习中,数据并行(Data Parallelism)是一种常用的训练策略,尤其在处理大规模模型和数据时非常重要。Pytorch 数据并行可以分为多种实现方式,包括DP(Data Parallel)、DDP(Distributed Data Parallel)和FSDP(Fully Sharded Data Parallel)。 数据并行将模型复制到不同的设备(GPU)上,将数据分为minibatch分发到不同设备...
transformsfromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDP# 模型定义classLeNet(nn.Module):def__init__(self, num_classes=100):super(LeNet, self)._
# 使用torch.utils.data.DistributedSampler确保数据不重叠 2. 模型与DDP封装将模型封装到DDP中,确保模型在多个GPU上并行训练。 from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP model = MyModel().to(device) model = DDP(model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank) 3. 训练过程...
近期一直在用torch的分布式训练,本文调研了目前Pytorch的分布式并行训练常使用DDP模式(Distributed DataParallell),从基本概念,初始化启动,以及第三方的分布式训练框架展开介绍。最后以一个Bert情感分类给出完整的代码例子:torch-ddp-examples。 基本概念 DistributedDataParallel(DDP)是依靠多进程来实现数据并行的分布式训练方法...
一、简要回顾 DDP 在上一篇 文章中,简单介绍了 Pytorch 分布式训练的一些基础原理和基本概念。简要回顾如下:1,DDP 采用 Ring-All-Reduce 架构,其核心思想为:所有的 GPU 设备安排在一个逻辑环中,每个 GPU 应…
1. 什么是 DDP? DDP(Distributed Data Parallel)是 PyTorch 提供的一种分布式训练框架。它通过复制模型到多个 GPU 上,并将每个 GPU 分配一个数据批次,从而并行进行训练。每个 GPU 的模型拷贝在训练时会独立计算梯度,然后通过通信操作同步梯度以确保模型一致性。
PyTorch提供了分布式数据并行(Distributed Data Parallel, DDP)来有效管理跨多个GPU的模型训练。DDP的主要优势在于,它能够在多个设备上并行运行,同时同步梯度,从而加速训练过程。然而,在实现DDP时,设置同步点是一个需要特别关注的问题。本文将带您了解怎样在PyTorch中设置DDP的同步点,并提供相关代码示例。
fromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDP 前文提到,DDP 模型对于每个 GPU 都会创建一个单独的进程管理。在程序并发执行的过程中,进程之间需要同步和通信。因此我们需要一个方法管理进程组,这个方法需要知道如何找到进程 0。也要知道进程组中同步了多少个进程。init_process_group 方法能够实现上述功能,其中...
pytorchddp原理 PyTorch DDP(Distributed Data Parallel)是PyTorch的一个分布式训练工具,用于在多个机器上进行数据并行的训练。它以数据并行的方式训练模型,将数据划分为多个小批次,分发到不同的设备上进行计算,然后将梯度进行汇总和同步,最后更新模型的参数。DDP可以提高模型训练的速度和性能,特别适用于大规模的深度学习...
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...