device=torch.device('cuda')iftorch.cuda.is_available()elsetorch.device('cpu') 数据拷贝到GPU上。 # 两种写法# 1.data=data.cuda()# 2.data=data.to(device) 模型拷贝到GPU上 也是两种写法,推荐第二种 # 两种写法# 1.model=model.cuda()# 2.model=model.to(device) inference时,模型加载 pythontor...
export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0 NCCL_DEBUG=INFO, 是另外一个可以输出NCCL 日志细节的设置,可用于分析nccl 分布式通讯遇到的问题, 实际 大模型训练的时候很有用。 2. 分布式环境初始化 先介绍几个环境检测方法: torch.distributed.is_available() #检查当前系统是否支持分布式训练。 torch.distributed.init_process_...
13# 指定设备(CPU 或 GPU) 14if torch.cuda.is_available(): 15 device = torch.device('cuda') 16 d = torch.tensor([1, 2, 3], device=device) # 创建在 GPU 上的张量 属性:张量的维度可以通过 .shape 或 .size() 获取。 数据类型可通过 .dtype 查看。 存储位置(设备)通过 .device 获取。 ...
NVIDIA CUDA®Deep Neural Network library™ (cuDNN)6.0.5 NVIDIA NCCL1.6.1 (optimized forNVLink™) Key Features and Enhancements This Torch release includes the following key features and enhancements. Supports FP32 and FP16 storage and FP32 arithmetic ...
device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = SimpleCNN().to(device) optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # Simulated data loader train_loader = [(torch.randn(64, 1, 28, 28), torch.randint(0, 10, (64,))) for...
确认ncclcommregister符号缺失的原因: 这个错误通常表明 PyTorch 安装包与 NCCL(NVIDIA Collective Communications Library)库之间的兼容性存在问题。NCCL 是用于加速多 GPU 和分布式训练过程中的通信操作的库。 检查系统环境及依赖库是否完整且兼容: 确保你的系统中安装了正确版本的 CUDA 和 NCCL。PyTorch 需要与特定...
torch.distributed支持三个内置Backends(后端),每个后端都有不同的功能。下表显示了哪些函数可用于CPU / CUDA tensors。只有PyTorch实现的情况下,MPI才会支持CUDA。 Backends that come withPyTorch PyTorch distributed包支持Linux(stable),MacOS(stable)和Windows(prototype)。Linux中,默认情况Gloo和NCCL的...
optimizer.step()# Enable PAI-TorchAccptac.enable()# Training setupdevice = torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu') model = SimpleCNN().to(device) optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) criterion = nn.CrossEntropyLoss()# Simulated data loadertrain_loader = [...
(0x7fa5984c44b6 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torch/lib/libtorch_cuda.so) frame #4: c10d::ProcessGroupNCCL::WorkNCCL::isCompleted() + 0xa8 (0x7fa5984c96c8 in /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torch/lib/libtorch_cuda.so) frame #5: c10d::ProcessGroupNCCL::watch...
终端执行以下代码运行,可以通过CUDA_VISIBLE_DEVICES选择显卡号,不选默认全部。 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python DP_main.py 3 torch实现DDP 实现代码(可直接运行) 5处关键点 初始化使用nccl后端 torch.distributed.init_process_group(backend="nccl")