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。 本文利用pytorch进行...
FSDP通常情况下要比PyTorch DDP快,Zero-DP-3会带来50%的额外通信,但通信可以和forward过程交叉,进而部分隐藏了通信开销。FSDP只兼容pointwise Optimizers(Adam, AdamW, Adadelta, Adamax, SGD等)。该方法从Pytorch 1.11版本开始可用。 代码示例: from torch.distributed.fsdp import ( FullyShardedDataParallel, CPUOffloa...
同时,他们在此基础上,引入差分私有随机梯度下降算法(Differentially Private Stochastic Gradient Descent,简称,DP-SGD),该算法通过小批量随机优化过程,使其具有差分私有性。 具体而言,Opacus库在保护数据隐私方面有以下特性: 速度:通过利用PyTorch中的Autograd Hook,Opacus可以计算成批的单个样本梯度,与微批量(Microbatching...
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Optimizer。在一个ba...
这种设计在概念上对用户友好，并且对于 DP 而言效果很好，因为在第 i 层的权重梯度的通信可以与第 i-...
一、Dataparallel(DP) 1.1 Dartaparallel 的使用方式 Dataparallel 的使用方式比较简单,只需要一句话即可:net = nn.Dataparallel(net, device_ids, output_device) 其中,net就是自己定义的网络实例,device_ids就是需要使用的显卡列表,output_device表示参数输出结果的设备,默认情况下output_device = device_ids[0]。
具体来说,Opacus 的重点是差分隐私随机梯度下降(DP-SGD)。该算法的核心思想是:通过干预模型用来更新权重的参数梯度来保护训练集的隐私,而不是直接获取数据。通过在每次迭代中向梯度添加噪声,该库可以防止模型记住训练样本,同时还可以实现在 aggregate 中的学习。在训练过程的多个批次中,(无偏)噪声自然会被抵消。
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) ...
(1)选择优化器:PyTorch提供了多种优化算法,如SGD、Adam等。需要根据模型和任务选择合适的优化器,并将模型的参数传递给它。 import torch.optim as optim optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01) # 使用SGD优化器,学习率为0.01 (2)训练模型:在训练循环中,会执行模型的前向传播、计算损失、执行反向...
训练深度学习模型常采用的是batch SGD方法,采用数据并行,可以每个设备都训练不同的batch,然后收集这些梯度用于模型参数更新。前面所说的Facebook训练Resnet50就是采用数据并行策略,使用256个GPUs,每个GPU读取32个图片进行训练,如下图所示,这样相当于采用非常大的batch(256 × 32 = 8192)来训练模型。