world_size = torch.cuda.device_count() print('{}:{}'.format(world_size, '---' * 100))mp.spawn(main, args=(world_size, args), nprocs=world_size, join=True) 代码流程的解释如下: 根据torch.cuda.device_count()获取单机的显卡数量,决定开启的进程数,即一个world的world_size mp.spawn开启多...
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如果进行兼容性考虑的话,比如group_size=1或者group_size=world_size,此时不需要创建group,但是为了代码的一致性,所有的分布式操作都需要传入group参数,需要注意的是新版本的torch,分布式op的group参数缺省值为None,当检测到None会自动获取group.WORLD,但是旧版本的缺省参数为group.WORLD,传入None会报错,可以尝试做以下兼...
在单机多卡的情况下:WORLD_SIZE代表着使用进程数量(一个进程对应一块或多块GPU),这里RANK和LOCAL_RANK这里的数值是一样的,代表着WORLD_SIZE中的第几个进程。 在多机多卡的情况下:WORLD_SIZE代表着所有机器中总进程数(一个进程对应一块GPU),RANK代表着是在WORLD_SIZE中的哪一个进程,LOCAL_RANK代表着当前机器上...
DDP的梯度汇总使用的是avg,因此如果loss的计算使用的reduce_mean的话,我们不需要再对loss或者grad进行/ world_size的操作。 二、使用DDP时的数据读取 DDP不同于DP需要用卡0进行数据分发,它在每个node会有一个独立的dataloader进行数据读取,一般通过DistributedSampler(DS)来实现: ...
args.lr *= args.world_size # 学习率要根据并行GPU的数倍增实例化数据集可以使用单卡相同的方法,但在sample样本时,和单机不同,需要使用DistributedSampler和BatchSampler。 #给每个rank对应的进程分配训练的样本索引train_sampler=torch.utils.data.distributed.Distribu...
world_size(int, optional): 参与这个工作的进程数 rank(int,optional): 当前进程的rank group_name(str,optional): 用来标记这组进程名的 Backends Backends that come with PyTorch PyTorch distributed currently only supportsLinux. By default, the Gloo and NCCL backends are built and included in PyTorch ...
如下面的代码所示,spawn 开启了 world_size 个进程,每个进程执行 demo_fn 并向其中传入 local_rank(当前进程 index)作为参数。这里需要结合前文demo_basic的定义来看。args 中的 world_size 对应demo_basic的 world_size 参数;mp.spawn 中 nprocs 则是创建进程的数量;至于demo_basic中的 rank 参数,应当是框架内...
使用多进程的方式来模拟server和worker之间的关系。其中主进程既要有server的功能,又要有client的功能。代码中的world_size就是进程数,即包括server在内共有多少个节点。 服务端 rank = 0 横向联邦学习的服务端的主要功能是将被选择的客户端上传的本地模型进行模型聚合。但这里需要特别注意的是,事实上,对于一个功能...
World_size :进程组中的进程数,可以认为是全局进程个数。 Rank :分配给分布式进程组中每个进程的唯一标识符。 从0 到 world_size 的连续整数,可以理解为进程序号,用于进程间通讯。 rank = 0 的主机为 master 节点。 rank 的集合可以认为是一个全局GPU资源列表。