从PyTorch 1.4 版本开始,引入了一个新的功能 torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(fraction, device),这个功能允许用户为特定的 GPU 设备设置进程可使用的显存上限比例。
torch.cuda.set_device():设置主GPU(默认GPU)为哪一个物理GPU(不推荐) 3.3 多GPU并行运算 多GPU的运行机制: 多GPU 并行运算, 简单的说有多块 GPU,比如 4 块, 而这里面有个主 GPU, 当拿到了样本数据之后,比如主 GPU 拿到了 16 个样本, 那么它会经过 16/4=4 的运算,把数据分成 4 份, 自己留一份,...
我们要注意,上述代码在运行的过程中产生了很多个,具体多少个取决你GPU的数量,这也是为什么上面需要torch.cuda.set_device(args.local_rank)设定默认的GPU,因为torch.distributed.launch为我们触发了n个YOUR_TRAINING_SCRIPT.py进程,n就是我们将要使用的GPU数量。 有一点想问的,我们每次必须要使用命令行的方式去运行吗?
然后使用dist.init_process_group()方法去初始化进程组,其中backend为通信后端,如果使用的是Nvidia的GPU建议使用NCCL;init_method为初始化方法,这里直接使用默认的env://当然也支持TCP或者指像某一共享文件;world_size这里就是该进程组的进程数(一个进程负责一块GPU设备);rank这里就是进程组中的第几个进程。 代码中...
目录 目录 pytorch多gpu并行训练 1.单机多卡并行训练 1.1.torch.nn.DataParallel 1.2.如何平衡DataParallel带来的显存使用不平衡的问题 1.3.torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 2.多机多gpu训练
把模型转换为多GPU并发处理格式 AI检测代码解析 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")#实例化网络model = Net1(13, 16, 32, 1)if torch.cuda.device_count() > 1: print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs") # dim = 0 [64, xxx] ->...
在GPU的id为0和1的两张显卡上运行***.py程序 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python ***.py 1. (3) 指定所有显卡一起运行脚本 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE --use_env train.py 1. 如果提示错误:RuntimeError: The server socket has failed to listen on an...
# https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.use_deterministic_algorithms.html os.environ['CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG'] = ':16:8' # avoiding nondeterministic algorithms (see https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html) torch.use_deterministic_algorithms(True) set_seed(11) 值得注意的...
model=Model(input_size,output_size)iftorch.cuda.device_count()>1:print("Let's use",torch.cuda.device_count(),"GPUs!")# dim=0[30,xxx]->[10,...],[10,...],[10,...]on3GPUs model=nn.DataParallel(model)model.to(device)
intdevice;// gpu // Block 和被分配时调用者的 stream 是绑定的,即使释放了也无法给其他 stream 使用 cudaStream_t stream;// allocation stream stream_set stream_uses;// streams on which the block was used size_tsize;// block size in bytes ...