print(f"rank = {rank} is initialized") # 单机多卡情况下,localrank = rank. 严谨应该是local_rank来设置device torch.cuda.set_device(rank)tensor= torch.tensor([1, 2, 3, 4]).cuda() print(tensor) 假设单机双卡的机器上运行,则「开两个终端」,同时运行下面的命令 # TCP方法 python3 test_ddp....
# torchrun 会处理环境变量以及 rank & world_size 设置 os.environ["MASTER_ADDR"] = "localhost" # 由于这里是单机实验所以直接写 localhost os.environ["MASTER_PORT"] = "12355" # 任意空闲端口 init_process_group(backend="nccl") torch.cuda.set_device(int(os.environ['LOCAL_RANK']))) class Tr...
cuda.set_device(local_rank) # 设置当前可见cuda只有cuda:{local_rank} trans = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 1.0))]) dataset = torchvision.datasets.MNIST("./", train=True, transform=trans, download=True) # 分布式sampler,同一份数据不同卡分别采样不同的部分...
通过local_rank来确定该进程的设备:torch.cuda.set_device(opt.local_rank) 数据加载部分我们在该教程的第一篇里介绍过,主要时通过torch.utils.data.distributed.DistributedSampler来获取每个gpu上的数据索引,每个gpu根据索引加载对应的数据,组合成一个batch,与此同时Dataloader里的shuffle必须设置为None。 多机多卡训练 ...
设置默认设备:使用torch.cuda.set_device()函数来设置默认使用的GPU设备。可以传入一个整数参数,表示选择第几个GPU设备进行计算。例如,torch.cuda.set_device(0)表示选择第一个GPU设备。 将模型和数据移动到GPU:在使用GPU进行计算之前,需要将模型和数据移动到GPU上。可以使用model.to(device)将模型移动到GPU上,其中...
So, say, if I'm setting up a DDP in the program. Do I have to calltorch.cuda.set_device(local_rank)at some point aftertorch.distributed.init_process_group()since otherwise the default device will becpuand the whole program will be slower because of that. ...
torch.device(f"cuda:{int(os.environ['LOCAL_RANK'])}") so it follows that making this easier is good. I think we need to define it carefully though, because it does clash a bit with the 'local rank' concept relative to an established process group/devicemesh. ...
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://', world_size=args.world_size, rank=rank) torch.manual_seed(0) model = ConvNet() torch.cuda.set_device(gpu) model.cuda(gpu) batch_size = 100 # define loss function (criterion) and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss(...
torch.distributed支持三个后端,每个后端具有不同的功能。下表显示哪些功能可用于CPU/CUDA张量。仅当用于构建PyTorch的实现支持时,MPI才支持CUDA。 PyTorch附带的后端 目前PyTorch分发版仅支持Linux。默认情况下,Gloo和NCCL后端构建并包含在PyTorch的分布之中(仅在使用CUDA构建时为NCCL)。MPI是一个可选的后端,只有从源代...
device=cuda:0), %411 : Float(128:131, 131:1, 1:1, 1:1, requires_grad=0, device=cuda:0), %412 : Float(128:1, requires_grad=0, device=cuda:0), %414 : Float(128:128, 128:1, 1:1, 1:1, requires_grad=0, device=cuda:0), %415 : Float(128:1, requires_grad=0, ...