# 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...
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 一般情形下是单GPU进程的,此时原来的用来就没有问题,但是如果是多GPU一个进程那么就和上述问题一样,需要用autocast装饰model的forward。
多个线程上的parallel_for 、 我在多线程处理方面的经验有限,目前我正在研究pytorch代码,这里使用它们的自定义parallel_for实现并行化了一个for循环(在其他代码库和C++中似乎类似地定义了它): 我的问题是,为什么它要对线程数进行并行化在大多数情况下,当我看到一个for循环并行化时,它会划分域(例如数组的索引),...
Distributed data parallel training in Pytorchyangkky.github.io 后续等我把这些并行计算的内容捋清楚了,会再自己写一份更详细的tutorial~ 注意:需要在每一个进程设置相同的随机种子,以便所有模型权重都初始化为相同的值。 1. 动机 加速神经网络训练最简单的办法就是上GPU,如果一块GPU还是不够,就多上几块。
并行的应用(parallel_apply):将第三步得到的分布式的输入数据应用到第一步中拷贝的多个模型上。 实现代码如下 #Replicate module to devices in device_idsreplicas =nn.parallel.replicate(module, device_ids)#Distribute input to devices in device_idsinputs =nn.parallel.scatter(input, device_ids)#Apply the...
pythonimporttorchimporttorch.distributedasdistimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader, Dataset, DistributedSamplerfromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDP ### 自定义数据集和模型classMyDataset(Dataset): #...
PyTorch 是一种流行的深度学习框架,它提供了多种数据并行技术来加速大模型的训练。数据并行技术是一种通过将数据分成多个子集,并在多个计算节点上同时处理这些子集来加速训练的方法。PyTorch 提供了多种数据并行技术,包括数据并行、模型并行和混合并行。其中,完全分片数据并行技术是一种有效的加速方法。完全分片数据并行...
对于大规模的分布式训练,PyTorch的torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(DDP)是非常高效的。DDP可以封装模块并将其分布在多个进程和gpu上,为训练大型模型提供近线性缩放。 import torch.distributed as dist from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP 修改train函数初始化流程组并使用DDP包装模型。
回顾一下MaxPool2d这个例子,在我修改之前,ATen中的实现大致是长这个样子的: // pseudo on max_pool2d channels firstvoidmax_pool2d_update_output_frame(){// parallel on Cat::parallel_for(0,channels,0,[&](){// do the job});}voidmax_pool2d_update_output(){// parallel on Nat::parallel_for...
[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 Data Parallel (FSDP) API | PyTorch [8] Getting Started with Fully Sharded Data ...