# 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.py --init_method=TCP --rank=0 --ws=2...
device("cuda", local_rank) ### 第2步 ### #模型定义 model = model.to(device) model = DDP(model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank) #数据集操作与DDP一致 ###运行 ''' exmaple: 2 node, 8 GPUs per node (16GPUs) 需要在两台机器上分别运行脚本 注意细节:node_rank ma...
os.environ['RANK'] 得到在所有机器所有进程中当前GPU的rank os.environ['LOCAL_RANK'] 得到在当前node中当前GPU的rank os.environ['WORLD_SIZE'] 得到GPU的数量 通过CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定程序可见的GPU, 从而实现指定GPU运行: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,3 torchrun --standalone --nproc_per_node=gpu mult...
local_rank = args.local_rank 1. 2. 3. 获取到local_rank后, 我们可以对模型进行初始化或加载等操作, 注意这里torch.load()要添加map_location参数, 否则可能导致读取进来的数据全部集中在0卡上. 模型构建完以后, 再将模型转移到DDP上: torch.cuda.set_device(local_rank) model = YourModel() # 如果需...
此方法初始化CUDA上下文。 因此,如果多个进程在单个计算机上运行但使用不同的GPU,请确保在此方法之前使用torch.cuda.set_device()以避免在第一个可见设备上不必要地创建上下文。 torch.distributed.deprecated.get_rank() 返回当前进程的等级。Rank是分配给分布式组中每个进程的唯一标识符。 它们总是连续的整数,范围从...
rank (int, optional)– 当前流程的排名。 timeout (timedelta_,_ optional)– 针对进程组执行的操作超时,默认值等于30分钟,这仅适用于gloo后端。 group_name (str, optional_,_ deprecated)– 团队名字。 要启用backend == Backend.MPI,PyTorch需要在支持MPI的系统上从源构建,这同样适用于NCCL。
在Pytorch-Lightning中,您通常不必指定cuda或gpu。但是,当我想使用torch.normal创建一个高斯采样张量时,我得到 RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but那么,我要如何改变torch.normal,使火把-闪电正常工作呢?因为我在cpu和gpu的不同机器上使用这些代码。centers = data[& ...
rank : 0 (local_rank: 0) exitcode : 1 (pid: 609279) error_file: <N/A> traceback : To enable traceback see: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html 二、软件版本: -- CANN 版本: 7.0.0 --Tensorflow/Pytorch/MindSpore 版本: torch 2.0.1 / torch-npu 2.0.1.post1-20231208...
(self): torch.cuda.set_device(self.local_rank) for item in self.generator: self.queue.put(item) self.queue.put(None) def next(self): next_item = self.queue.get() if next_item is None: raise StopIteration return next_item def __next__(self): return self.next() def __iter__(...
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...