在这个示例中,我们首先初始化了分布式环境,然后创建了一个简单的模型,并使用 DistributedDataParallel 对其进行包装。接着,我们定义了损失函数和优化器,并进行了前向传播、反向传播和参数更新。最后,我们清理了分布式环境。 通过PyTorch 的分布式训练功能,我们可以充分利用多台计算机或多块 GPU 的计算资源,加速深
为了解决这个问题,PyTorch新引入了一个叫SyncBN的结构,利用DDP的分布式计算接口来实现真正的多卡BN。 SyncBN的原理 SyncBN的原理很简单:SyncBN利用分布式通讯接口在各卡间进行通讯,从而能利用所有数据进行BN计算。为了尽可能地减少跨卡传输量,SyncBN做了一个关键的优化,即只传输各自进程的各自的 小batch mean...
第一步:安装 PyTorch Lightning 首先,需要确保已经安装了PyTorch和PyTorch Lightning。可以使用以下命令安装PyTorch Lightning: 第二步:设置分布式训练环境 在开始分布式训练之前,需要设置好训练环境。PyTorch Lightning提供了`pl.MultiProcessingDataModule`来方便地准备数据,并使用`pl.Trainer`来管理训练过程。下面是一个简单...
这篇教程详细拆解了DeepSeek R1背后的强化学习算法GRPO,教你用Qwen-2.5-1.5B模型解决GSM8K数学题库90%的难题。更含PyTorch多GPU分布式训练技巧,8卡A100节点实测可用!购书用户专属福利:提交《The Hundred-Page Language Models》购买凭证,可领价值150美元的Lambda云GPU算力,轻松复现实验。详细教程#人工智能 #深度学习(...
一句话总结,当前PyTorch SyncBN只在DDP单进程单卡模式中支持。SyncBN用到 all_gather这个分布式计算接口,而使用这个接口需要先初始化DDP环境。 复习一下DDP的伪代码中的准备阶段中的DDP初始化阶段 d. 创建管理器reducer,给每个parameter注册梯度平均的hook。
一句话总结,当前PyTorch SyncBN只在DDP单进程单卡模式中支持。SyncBN用到 all_gather这个分布式计算接口,而使用这个接口需要先初始化DDP环境。 复习一下DDP的伪代码中的准备阶段中的DDP初始化阶段 d. 创建管理器reducer,给每个parameter注册梯度平均的hook。