1 DP 和 DDP 分别在什么情况下使用 1.1 几种并行训练的选项 PyTorch 提供了几种并行训练的选项。 如果:(1) 训练速度无所谓。(2) 模型和数据能够 fit 进一个 GPU 里面:这种情况建议不要分布式训练。 如果:(1) 想提升训练速度。(2) 非常不想过多地修改代码。(3) 有1台机器 (machine 或者叫做 node) (...
1 DP 1.1 使用 1.2 原理 1.3 实现 1.4 分析 2 DDP 2.1 使用 2.2 原理 2.3 实现 0 数据并行 当一张 GPU 可以存储一个模型时,可以采用数据并行得到更准确的梯度或者加速训练,即每个 GPU 复制一份模型,将一批样本分为多份输入各个模型并行计算。因为求导以及加和都是线性的,数据并行在数学上也有效。 假设我们...
如果项目已经接近完成,且改动成本较高,可以考虑使用DP作为过渡方案,并逐步向DDP迁移,同时利用文心快码加速这一过程。 五、结论 Pytorch提供的DP和DDP两种分布式训练模式各有优缺点,开发者应根据项目需求、性能要求和代码改动成本等因素进行综合考虑。同时,结合百度智能云文心快码(Comate)的集成,可以进一步提高代码生成和模...
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...
其中DP 只用于单机多卡,DDP 可以用于单机多卡也可用于多机多卡,后者现在也是Pytorch训练的主流用法,DP写法比较简单,但即使在单机多卡情况下也比 DDP 慢。 可参考:https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#dataparallel-layers-multi-gpu-distributed 。
optimizer.step()# DDP:# 1. save模型的时候,和DP模式一样,有一个需要注意的点:保存的是model.module而不是model。# 因为model其实是DDP model,参数是被`model=DDP(model)`包起来的。# 2. 只需要在进程0上保存一次就行了,避免多次保存重复的东西。ifdist.get_rank() ==0: ...
(二)DistributedDataParallel(DDP) 其他的参数含义类似DP,这里重点说下: broadcast_buffers:在每次调用forward之前是否进行buffer的同步,比如bn中的mean和var,如果你实现了自己的SyncBn可以设置为False。 find_unused_parameters:是否查找模型中未参与loss“生成”的参数,简单说就是模型中定义了一些参数但是没用上时需要设...
在Pytorch中有两种实现分布式数据并行训练的方式,分别是DP和DDP。DP由于只在主进程中管理多个任务和更新参数,因此其计算量和通讯量都很重,训练效率很低。 现在普遍用的较多的是DDP的方式,简单来讲,DDP就是在每个计算节点上复制模型,并独立地生成梯度,然后在每次迭代中互相传递这些梯度并同步,以保持各节点模型的一致...
DP 使用的是 Parameter Server (PS) 架构。 Parameter Server 架构 (PS 模式) 由 server 节点和 worker 节点组成，server 节点的主要功能是初始化和保存模型参数、接受 worker 节点计算出的局部梯度、汇总计算全局梯度，并更新模型参数。worker 节点的主要功能是各自保存部分训练数据，初始化模型，从 ...