# 定义模型classSimpleModel(nn.Module):def __init__(self):super(SimpleModel, self).__init__()self.fc= nn.Linear(10,1) defforward(self, x):returnself.fc(x) # 初始化模型model= SimpleModel() # 使用 DataParallel 将模型分布到多个 GPU 上model = nn.Dat...
model.to(device):模型会被真正的加载到设备上,对于模型而言都会被放到设备上: 2.2 模型并行(Model Parallelism) 模型并行是将一个大型模型分解成若干部分,在不同的设备上并行运行。每个设备负责处理模型的一部分,并根据需要将中间结果传递给其他设备。这种方法适用于模型太大以至于无法在单个设备上运行,或者模型的某些...
Model Parallelism (已经不推荐使用了,用 DP + Pipeline Parallelism 代替) Tensor Parallelism Pipeline Parallelism Pros & Cons 2D Parallelism - 2022 https://www.youtube.com/watch?v=MEx2kJPmjHo Two Dimensional Parallelism Using Distributed Tensors PyTorch Conference 2022 Wanchao Liang 2D 并行,就是 DP(...
[4] Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism [5] Introducing GPipe, an Open Source Library for Efficiently Training Large-scale Neural Network Models [6] Which hardware do you need to train a 176B parameters model?[7] Introducing PyTorch Fully Sharded ...
预备知识 模型并行( model parallelism ):即把模型拆分放到不同的设备进行训练,分布式系统中的不同机器(GPU/CPU等)负责网络模型的不同部分 —— 例如,神经网络模型的不同网络层被分配到不同的机器,或者同一层内部的不同参数被分配到不同机器,如AlexNet的训练。 数
其中,模型并行(Model Parallelism, MP)是一种重要的方法。模型并行的基本思想是将模型的计算任务拆分到不同的设备上执行,以提高训练效率和处理更大规模的模型。模型并行主要分为朴素的模型并行、张量并行和流水线并行。下面将详细介绍模型并行中的流水并行。 用户11307734 2024/12/09 1720 [源码解析] 深度学习流水线...
[4] Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism [5] Introducing GPipe, an Open Source Library for Efficiently Training Large-scale Neural Network Models [6] Which hardware do you need to train a 176B parameters model?
其中,模型并行(Model Parallelism, MP)是一种重要的方法。模型并行的基本思想是将模型的计算任务拆分到不同的设备上执行,以提高训练效率和处理更大规模的模型。模型并行主要分为朴素的模型并行、张量并行和流水线并行。下面将详细介绍模型并行中的流水并行。 用户11307734 2024/12/09 1700 在PyTorch中使用Distributed...
[3] DeepSpeed: Extreme-scale model training for everyone - Microsoft Research [4] [Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models UsingModel Parallelism](https://arxiv.org/pdf/1909.08053.pdf) [5] Introducing GPipe, an Open Source Library for Efficiently Training Large-scale Neural ...
返回的结果是来自各个device上的数据的汇总。默认是dim 0维度上的汇总。因此在处理RNN时序数据时就需要注意这一点。My recurrent network doesn’t work with data parallelism torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0) ...