多卡推理 根据意图不同,可以将多卡推理进一步划分为并行(parallel)推理和分布式(distributed)推理,其中并行推理是指在多张显卡上同时进行以达到并行加速的效果,而分布式推理则是指将一个完整的模型拆分到多个设备(显卡)上以解决单张显卡无法容纳巨大模型的问题。前者是一种并行计算方式,而后者则属于分布式计算的概念 并行...
(3) 有1台或者多台的机器 (machine 或者叫做 node) (可以在多机上使用,俗称 "多机多卡"),机器上有多张 GPU:这种情况建议使用Distributed Data Parallel 分布式训练。 1.2 DP 和 DDP 的比较 Data Parallel:单进程,多线程,只能适用于1台机器的情况。Distributed Data Parallel:多进程,可以适用于多台机器的情况。
_sampler= dd.distributed.DistributedSampler(ds,num_replicas=gpu_num) dl= DataLoader(ds,sampler=_sampler,shuffle=_samplerisNone,batch_size=128)#模型部分修改model=model.cuda()#注意,BN层一定要转化成SBN,model =torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model) model=nn.parallel.DistributedDataParall...
nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP def dist_training_loop(rank, world_size, dataloader, model, loss_fn, optimizer): dist.init_process_group('gloo', rank=rank, world_size=world_size) model = model.to(rank) ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) optimizer = optimizer(ddp...
# 转为DDP模型model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu]) # optimizer使用SGD+余弦淬火策略pg = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad]optimizer = optim.SGD(pg, lr=args.lr, momentum=0.9, weight_d...
这里还有一个Pytorch关于入门分布式数据并行的(Distributed data parallel)教程。这个教程展示了如何进行一些设置,但并没解释这些设置是干啥用的,之后也展示了一些讲模型分到各个GPU上并执行一个优化步骤(optimization step)。然而,这篇教程里的代码是跑不同的(函数名字都对不上),也没告诉你怎么跑这个代码。和之前的教...
[pytorch distributed] 01 nn.DataParallel 数据并行初步 15:34 [pytorch distributed] 02 DDP 基本概念(Ring AllReduce,node,world,rank,参数服务器) 15:28 [pytorch distributed] 03 DDP 初步应用(Trainer,torchrun) 18:41 [pytorch distributed] 04 模型并行(model parallel)on ResNet50 21:01 [pytorch distri...
这篇文章是使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallelAPI在纯PyTorch中进行分布式训练的简介。我们会: 讨论一般的分布式训练方式,尤其是数据并行化 涵盖torch.dist和DistributedDataParallel的相关功能,并举例说明如何使用它们 测试真实的训练脚本,以节省时间 什么是分布式训练?
这篇文章是使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel API在纯PyTorch中进行分布式训练的简介。 我们会: 讨论一般的分布式训练方式,尤其是数据并行化 涵盖torch.dist和DistributedDataParallel的相关功能,并举例说明如何使用它们 测试真实的训练脚本,以节省时间
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....