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。 当模型太大,一个 GPU 放不下时,Data Parallel:不能结合模型并行的方法。Distributed Data Parallel:可以结合模型并行的方法。 2 Data Parallel 介绍 2.1 简介 Data Para...
1. DP是单进程多线程的实现方式,DDP是采用多进程多线程的方式 2. DP只能在单机上使用,DDP单机和多机都可以使用 3. DDP相比于DP训练速度要快 四、分布式(DP、DPP)下的模型(module)分配 如下图所示,torch.nn.DataParalle将模型的网络结构module传至各个GPU,随后在每个GPU上进行随机参数初始化(注意:随机种子的设...
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 。 本文主要介绍DP和DDP的使用方式。 DP import torch import torc...
DDP分布式多GPU并行跑pytorch深度学习模型多卡并行代码模板 文章目录DDP分布式多GPU并行跑pytorch深度学习模型前言一、DP是什么二、DDP是什么1.pytorch使用DDP的参数2.pytorch使用DDP的代码样例DDP启动总结 前言PyTorch的数据并行相对于TensorFlow而言,要简单的多,主要分成两个API:DataParallel(DP):Parameter S pytorch的DDP打...
DDP使用起来比DP要麻烦一些,具体想要了解其中原理的可以参考下面几篇文章: https://blog.csdn.net/laizi_laizi/article/details/115299263 DataParallel & DistributedDataParallel分布式训练 - 知乎 (zhihu.com) 最后,参考上述文章,整理出来了下面一份可以直接跑的代码,由于个人环境不同,可能在个别环境出现不适配的情况,...
PyTorch提供DP(DataParallel)与DDP(DistributedDataParallel)方案。DP模式简化操作，易于上手，通过环境设置或终端命令指定GPU。DDP模式为多机多卡设计，采用all-reduce架构，通信成本与GPU数量关联较小，通常效率更高，官方推荐使用。在PyTorch中，使用DDP时，数据在batch维度上分组，输入数据分配至指定设备。每个...
DP(DataParallel) 原文链接 优点:修改的代码量最少,只要像这样model = nn.DataParallel(model)包裹一下你的模型就行了 缺点:只适用单机多卡,不适用多机多卡;性能不如DDP; DP使用单进程,目前官方已经不推荐。 如果觉得 DDP 很难,可以采用这种方式。示例用法 ...
3. DP与DDP在batch大小的含义不同，DP中batch大小指总大小，而DDP中则指每个GPU的大小。4. Horovod作为分布式训练的优秀工具，同样提供高效的all-reduce架构，支持多种深度学习框架。分布式训练策略与实现是模型训练中不可或缺的组成部分，通过合理选择并优化策略，可以显著提升训练效率与模型性能。