同一个 batch 的数据,有些提前进入后半段模型 Model Part 2,而不用等待全部数据走完前半段模型 Model Part 1之后再统一进入后半段模型 Model Part 2。这样子节约了运行时间 图2:Pipeline Model Parallel过程,同一个 batch 的数据,有些提前进入后半段模型 Model Part 2,而不用等待全部数据走完前半段模型 Mo...
为了加速训练过程和提高模型的准确性,可以采用模型并行处理(Model Parallel Processing)的方法。模型并行处理是一种将模型分散到多个GPU或CPU上进行计算的技术,可以实现并行计算,提高计算效率和模型训练速度。模型并行处理的基本原理是将一个完整的模型分成若干个子模型,每个子模型可以运行在不同的设备上。这样,输入数据可...
importtorchimporttorch.nnasnnclassModel(nn.Module):def__init__(self):super(Model,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(10,5)self.fc2=nn.Linear(5,2)defforward(self,x):x=self.fc1(x)x=self.fc2(x)returnx model=Model()model=nn.DataParallel(model)input_data=torch.randn(20,10)output=m...
然后,我们使用timeit 来运行 train(model) 方法10次,并画出带有标准差的执行时间的图。 import matplotlib.pyplot as plt plt.switch_backend('Agg') import numpy as np import timeit num_repeat = 10 stmt = "train(model)" setup = "model = ModelParallelResNet50()" # globals arg is only available...
pytorch 多机多卡训练 pytorch 多卡训练原理,1.常见的多GPU使用方法模型并行(modelparallel)->大型网络(对速度没有提升)当模型需要的显卡很大,一张GPU的显存放不下时,使用这种方式就可以训练一个大型的网络数据并行(dataparallel)->加速训练速度可以将整个模
让我们运行一个实验,以更从一个可以量化地角度来了解执行时间。在这个实验中,我们通过运行随机输入和标签来训练ModelParallelResNet50和现有torchvision.models.resnet50()。训练后,模型不会产生任何有用的预测,但我们可以对执行时间有一个合理的了解。 代码语言:javascript ...
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 将相同的模型复制到所有 GPU,其中每个 GPU 使用输入数据的不同分区。虽然它可以显着加速训练过程,但它不适用于模型太大而无法放入单个 GPU 的某些用例。于是人们引入了模型并行(model parallel)。
# 转为DDP模型model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu]) # optimizer使用SGD+余弦淬火策略pg = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad]optimizer = optim.SGD(pg, lr=args.lr, momentum=0.9, weight_d...
.parallel_apply(replicas, inputs) print(f"outputs:{type(outputs)}") for i in range(len(outputs)): print(f"output {i}:{outputs[i].shape}") result = nn.parallel.gather(outputs, output_device) return result model = DataParallelModel() x = torch.rand(16,10) result = data_parallel(...
[6] Which hardware do you need to train a 176B parameters model?[7] Introducing PyTorch Fully Sharded Data Parallel (FSDP) API | PyTorch [8] Getting Started with Fully Sharded Data Parallel(FSDP) — PyTorch Tutorials 1.11.0+cu102 documentation [9] Training a 1 Trillion Parameter Model ...