pytorch中的有两种分布式训练方式,一种是常用的DataParallel(DP),另外一种是DistributedDataParallel(DDP),两者都可以用来实现数据并行方式的分布式训练,DP采用的是PS模式,DDP采用的是ring-all-reduce模式,两种分布式训练模式主要区别如下: 1.DP是单进程多线程的实现方式,DDP是采用多进程的方式 2.DP只能在单机上使用,DDP...
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...
代码改动:在决定使用哪种分布式训练模式时,还需要考虑代码改动的成本。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...
pytorch的DDP打印log pytorch dp ddp 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:DataParal...
相比于模型并行,数据并行更为常用。DP(Data Parallel)和DDP(Distributed Data Parallel)都属于数据并行。 数据并行:同步更新 vs 异步更新: 数据并行中,每个显卡通过自己拥有的那一份数据进行前向推理和梯度计算,根据梯度进行模型权重更新时,就涉及到了参数更新方式使用同步更新还是异步更新。
DP和DDP的区别 DP(DataParallel):实现简单但更慢。只能单机多卡使用。GPU分成server节点和worker节点,有负载不均衡。 DDP(DistributedDataParallel):更快但实现麻烦。可单机多卡也可多机多卡。各个GPU是平等的,无负载不均衡。 参考文章:《pytorch中的分布式训练之DP VS DDP》https://zhuanlan.zhihu.com/p/356967195 ...
DP(DataParallel):实现简单但更慢。只能单机多卡使用。GPU分成server节点和worker节点,有负载不均衡。 DDP(DistributedDataParallel):更快但实现麻烦。可单机多卡也可多机多卡。各个GPU是平等的,无负载不均衡。 参考文章:《pytorch中的分布式训练之DP VS DDP》https://zhuanlan.zhihu.com/p/356967195 代码语言:javascript...
本系列介绍分布式优化器,分为三篇文章,分别是基石篇,DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器,PyTorch 分布式优化器,按照深度递进。本文介绍PyTorch 分布式优化器和PipeDream之中的优化器,主要涉及模型并行(流水线并行)。 PyTorch分布式其他文章如下: 深度学习利器之自动微分(1) ...
本系列介绍分布式优化器,分为三篇文章,分别是基石篇,DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器,PyTorch 分布式优化器,按照深度递进。本文介绍PyTorch 分布式优化器和PipeDream之中的优化器,主要涉及模型并行(流水线并行)。 0x01 前文回顾 之前无论是 DP, DDP,或者 Horovod,实质上的都是处理数据并行,比如 DDP 将相同...
DDP :每个进程在自己 GPU之上计算损失,运行后向传播来计算梯度,在计算梯度同时对梯度执行all-reduce操作。 DP :在各进程梯度计算完成之后,各进程需要将梯度进行汇总规约到主进程,主进程用梯度来更新模型权重,然后其broadcast模型到所有进程(其他GPU)进行下一步训练。