使用 ZeRO 数据并行 - 零冗余优化器 [2]阶段 1: 跨数据并行进程 / GPU 对优化器状态 进行分片阶段 2: 跨数据并行进程/ GPU 对优化器状态 + 梯度 进行分片阶段 3: 跨数据并行进程 / GPU 对优化器状态 + 梯度 + 模型参数 进行分片CPU 卸载: 进一步将 ZeRO 阶段 2 的优化器状态 + 梯度 卸载到 CPU 上...
而开启了 ZeRO- 阶段 3 的 FSDP 能够以 batch size 为 5 (总 batch size = 10 (5×2) ) 在 2 个 GPU 上运行。当使用 2 个 GPU 时,开启了 CPU 卸载的 FSDP 还能将最大 batch size 进一步增加到每 GPU 14。开启了 CPU 卸载的 FSDP 可以在单个 GPU 上训练 GPT-2 1.5B 模型,batch size 为 10...
exportBS=#`try with different batch sizes till you don't get OOM error,#i.e., start with larger batch size and go on decreasing till it fits on GPU`timeaccelerate launch run_clm_no_trainer.py\--model_name_or_path gpt2-xl\--dataset_name wikitext\--dataset_config_name wikitext-2-r...
本文,我们将了解如何基于 PyTorch 最新的 完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel,FSDP) 功能用 Accelerate 库来训练大模型。 动机🤗 随着机器学习 (ML) 模型的规模、大小和参数量的不断增加,ML 从业者发现在自己的硬件上训练甚至加载如此大的模型变得越来越难。 一方面,人们发现大模型与较小的模型相比,...
PyTorch 中 BN 的Python部分代码主要实现初始化、传参和底层方法调用。这里用 Python 模拟 BN 的底层计算。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.modules.batchnorm # 创建随机输入 defcreate_inputs():returntorch.randn(8,3,20,20)# 以 BatchNorm...
下面的 gi 指的是第 i 个 GPU。 _TENSOR_MODEL_PARALLEL_GROUP :当前 rank 所属于的Intra-layer model parallel group,就是tensor 并行进程组。 假如每一层分为两个tensor,则 _TENSOR_MODEL_PARALLEL_GROUP 例子为:[g0, g1], [g2, g3], [g4, g5], [g6, g7], [g8, g9], [g10, g11],...
a single network into multiple GPUs introduces dependencies between GPUs, which prevents them from running in a truly parallel way. The advantage one derives from model parallelism is not about speed but about the ability to run networks whose size is too large to fit on a single GPU. ...
.模型并行 二.数据并行 数据并行的操作要求我们将数据划5分成多份,然后发送给多个 GPU 进行并行的计算. 注意:多卡训练要考虑通信开销的,是个trade off的过程,不见得四块卡一定比两块卡快多少,可能是训练到四块卡的时候通信开销已经占了大头 下面是一个简单的示例.要实现数据并行,第一个方法是采用 nn.parallel...
PyTorch provides several modules and functions for distributed training, such astorch.distributed,torch.nn.parallel, andtorch.utils.data.distributed. You can use them to implement different types of parallelism, such as data parallelism, where each GPU processes a different batch of data; model paral...
Use GPU Coder with Deep Learning Toolbox to generate CUDA MEX or standalone CUDA code that runs on desktop or embedded targets. You can deploy generated standalone CUDA code that uses the CUDA deep neural network library (cuDNN), the TensorRT™ high-performance inference lib...