DDP与DP的区别 DP是单进程多线程的,只能在单机上工作;DDP是多进程的,可以在多级多卡上工作。DP通常比DDP慢,主要原因有:1)DP是单进程的,受到GIL的限制;2)DP每个step都需要拷贝模型,以及划分数据和收集输出; DDP可以与模型并行相结合; DP的通信成本随着卡数线性增长,DDP支持Ring-AllReduce,通信成本是固定的。 本...
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 基于多进程的方式实现,一般每个卡一个进程,独立进行梯度计算,不需要 master 节点,每个进程只和上下游两个两个进程进行通信,极大减少了网络阻塞的情况,因此相对而言 DP 而言,它的效率更高。采用 DDP 需要涉及更多的代码改造,对初学者有一定挑战,但如果对代码比较熟悉,则更推荐采用 DDP 的方式。就目前而言,DDP ...
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,...
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...
Pytorch作为主流的深度学习框架,提供了多种分布式训练策略,其中DataParallel (DP) 和 DistributedDataParallel (DDP) 是最常用的两种。本文将简明扼要地介绍这两种分布式训练模式,并对比其优缺点,为开发者提供实用的建议。同时,我们还将介绍如何将百度智能云文心快码(Comate)集成到Pytorch分布式训练中,以提高代码生成和模型...
DP和DDP的区别 DP和DDP两者都能将模型和数据加载到多块GPU上,实现数据并行训练。 两者最大的区别在于进程的数目和GPU间通信的内容,DDP可以说是对DP的改进版。 需要注意的是DP中的batch_size是所有GPU中的数目,在DDP中是一个显卡的数目。 DP 详细来说,DP仅能进行单机多卡训练,而且其为单进程,仅维护了一个Opti...