if output_device is None: output_device = device_ids[0 1. 2. 3. 4. 5. 也可以手动指定用哪几个gpu。如下所示 gpus = [0, 1, 2, 3] torch.cuda.set_device('cuda:{}'.format(gpus[0])) model = nn.DataParallel(model.to(device), device_ids=None, output_device=gpus[0] 1. 2. 3...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3 torchrun --standalone --nproc_per_node=gpu multi_gpu_torchrun.py 1. 这样会把本机上的 GPU2 和 GPU3 看做 GPU0 和 GPU1 运行 2. 使用 torchrun 改写 DDP 代码 使用torchrun 改写以下 DDP 代码 # 使用 DistributedDataParallel 进行单机多卡训练 import torch import torch....
if torch.cuda.device_count() > 1: print(f"Using {torch.cuda.device_count()} GPUs!") model = nn.DataParallel(model).cuda() else: model = model.cuda() 使用DistributedDataParallel:适用于更复杂的分布式环境,可以跨多个节点(服务器)进行多卡推理,性能更高且更灵活。 python import torch.distri...
torch.cuda.set_device(gpu) model.cuda(gpu) batch_size = 100 # define loss function (criterion) and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss().cuda(gpu) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), 1e-4) # Wrap the model model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=...
torch.cuda.set_device(gpu_id) #单卡 torch.cuda.set_device('cuda:'+str(gpu_ids)) #可指定多卡 但是这种写法的优先级低,如果model.cuda()中指定了参数,那么torch.cuda.set_device()会失效,而且pytorch的官方文档中明确说明,不建议用户使用该方法。
2、dist.init_process_group(backend="nccl"),使用多卡训练需要提前做个初始化。 3、device = torch.device(f"cuda:{local_rank}");model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(SimpleModel().to(device), device_ids=[local_rank],output_device=local_rank),获取该进程的device;如果多卡训练模型就要用...
torch.cuda.set_device(gpu_id) #单卡 torch.cuda.set_device('cuda:'+str(gpu_ids)) #可指定多卡 但是这种写法的优先级低,如果model.cuda()中指定了参数,那么torch.cuda.set_device()会失效,⽽且pytorch的官⽅⽂档中明确说明,不建议⽤户使⽤该⽅法。
(其实就是 GPU的)index 通过参数传递给 python,我们可以这样获得当前进程的 index:即通过参数 local_rank 来告诉我们当前进程使用的是哪个GPU,用于我们在每个进程中指定不同的device'''parse.add_argument('--local_rank',type=int)args=parser.parse_args()local_rank=args.local_ranktorch.cuda.set_device(...
一、问题现象(附报错日志上下文): 目前cann版本是6.3.RC2,pytorch-npu版本是1.11.0,之前在cuda环境下一个模型采用单机多卡的方式(torch.nn.DataParallel),现在参照官网示例采用hccl: torch.distributed.init_process_group(backend="nccl",rank=args.local_rank,world_size=1) ...
python torch.cuda.set_device(args.gpu) # master gpu takes up extra memory torch.cuda.empty_cache() model.cuda() model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu])对数据集进行分布式分配,注意DataLoader的shuffle,这是分布式训练shuffle的常用设置方式,即使用DistributedSampler...