DP是单进程多线程的,只能在单机上工作;DDP是多进程的,可以在多级多卡上工作。DP通常比DDP慢,主要原因有:1)DP是单进程的,受到GIL的限制;2)DP每个step都需要拷贝模型,以及划分数据和收集输出; DDP可以与模型并行相结合; DP的通信成本随着卡数线性增长,DDP支持Ring-AllReduce,通信成本是固定的。 本文利用pytorch进行...
DP:(1) 想提升训练速度;(2) 不想过多地修改代码;(3) 有1台机器,机器上有多张 GPU(单机多卡):这种情况建议使用Data Parallel分布式训练。 DDP:(1) 想进一步提升训练速度;(2) 可以适当多地修改代码;(3) 有1台(单机多卡)或者多台的机器 (多机多卡),每台机器上有多张 GPU:这种情况建议使用Distributed Da...
因此,数据并行(Data Parallel, DP)技术应运而生,成为提升训练效率的重要手段。本文将详细介绍Pytorch中的数据并行技术,包括其原理、应用场景及在Pytorch中的实现方法。 一、数据并行(DP)原理 数据并行是一种分布式训练技术,其核心思想是将训练数据集分解成多个部分,每部分数据分别在不同的GPU上并行训练模型。具体来说...
三、代码实现 我们将使用PyTorch的torch.cuda模块来选择并使用显卡。以下代码示例展示了如何实现DP模式的简单设置: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportmodels# 检查可用的GPUiftorch.cuda.is_available():device='cuda'num_gpus=torch.cuda.device_count()else:device='cpu'num_g...
4. 实现DP并设置Batch Size和Learning Rate 在这一部分,我们要实现PyTorch的DP功能。 # 检查是否有可用的GPUdevice=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")# 将模型转移到GPU上model=model.to(device)# 使用DataParallel实现多GPU训练iftorch.cuda.device_count()>1:model=nn.DataParallel(mod...
一、Dataparallel(DP) 1.1 Dartaparallel 的使用方式 Dataparallel 的使用方式比较简单,只需要一句话即可:net = nn.Dataparallel(net, device_ids, output_device) 其中,net就是自己定义的网络实例,device_ids就是需要使用的显卡列表,output_device表示参数输出结果的设备,默认情况下output_device = device_ids[0]。
Pytorch作为主流的深度学习框架,提供了多种分布式训练策略,其中DataParallel (DP) 和 DistributedDataParallel (DDP) 是最常用的两种。本文将简明扼要地介绍这两种分布式训练模式,并对比其优缺点,为开发者提供实用的建议。同时,我们还将介绍如何将百度智能云文心快码(Comate)集成到Pytorch分布式训练中,以提高代码生成和模型...
luzengxiangcn/pytorch-dpPublic forked frompytorch/opacus Notifications Fork0 Star0 Code Pull requests Actions Projects Security Insights Additional navigation options Files master .circleci .github examples scripts __init__.py cifar10.py dcgan.py ...
1) 首先 Import PyTorch modules 和超参数。2) 设置 device。3) 制作一个dummy (random) dataset，这里我们只需要实现 getitem 方法。4) 制作一个示例模型。5) 创建 Model 和 DataParallel，首先要把模型实例化，再检查下我们是否有多块 GPU。最后是 put model on device：输出：6) Run the Model...
Pytorch的nn.DataParallel(知乎) DataParallel的流程 DataParallel从流程上来看,是通过将一个mini-batch的数据加载到主线程上,然后数据均分到各个GPU中来工作。其流程包括以下几个步骤: 把模型从内存加载到GPU_0 (master GPU,主GPU) 中,把mini-batch数据从内存传输到主GPU。把模型分发(scatter)给各个GPU(也就是模型...