1 DP和DDP区别 模式架构不同,架构可以看分布式训练:理论 DataParallel(DP):采用的Parameter Server模式,只能单机多卡。 DistributedDataParallel(DDP):采用的All-Reduce模式,可以单机多卡,也可多机多卡。 在DP中,每个GPU上都拷贝一份完整的模型,每个GPU上处理batch的一部分数据,所有GPU算出来的梯度进行累加后,再传回各...
### 第一步:构建模型'''module 需要分发的模型device_ids 可分发的gpu,默认分发到所有看见GPU(环境变量设置的)output_device 结果输出设备 通常设置成逻辑gpu的第一个'''module=your_simple_net()#你的模型Your_Parallel_Net=torch.nn.DataParallel(module,device_ids=None,output_device=None)### 第二步:数据...
self._load_snapshot(snapshot_path) self.model = DDP(self.model, device_ids=[self.gpu_id]) # model 要用 DDP 包装一下 def _load_snapshot(self, snapshot_path): ''' 加载 snapshot 并重启训练 ''' loc = f"cuda:{self.gpu_id}" snapshot = torch.load(snapshot_path, map_location=loc...
DDP)是在每一个GPU卡上保存整个model的参数/梯度/优化器状态, 然后对数据集切分为 N NN 个shard分片给不同的GPU进行训练,计算完梯度后通过all-reduce通信来做梯度的融合。如下图: nn.DistributedDataParallel与nn.DataParallel的区别[1] DDP支持模型并行,而DP并不支持,这意味如果模型太大单卡显存不足时只能使用前...
torch.cuda.set_device('cuda:{}'.format(gpus[0])) model = nn.DataParallel(model.to(device), device_ids=None, output_device=gpus[0] 1. 2. 3. DDP方式 上面DP是比较简单的单机多卡的实现方式,但DDP是更高效的方式,不过实现要多几行代码。
加载模型时采用: net = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(net,device_ids=[args.local_rank],output_device=args.local_rank,find_unused_parameters=True) 此处local_rank断点调试发现可以传入值,想分多张卡去跑,发现local_rank是0的时候可以执行,但是继续到local_rank为1的时候报错如下: ...
float() dataset = SimpleDataset(X, Y) sampler = DistributedSampler(dataset) data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, sampler=sampler) model = SimpleModel(n_dim).to(args.local_rank) model = DDP(model, device_ids=[args.local_rank]) optimizer = optim.SGD(model.parameters(),...
convert_sync_batchnorm(network, process_group) >>> # only single gpu per process is currently supported >>> ddp_sync_bn_network = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel( >>> sync_bn_network, >>> device_ids=[args.local_rank], >>> output_device=args.local_rank) classmethod convert_...
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(module,device_ids=None,output_device=None,dim=0,broadcast_buffers=True,process_group=None,bucket_cap_mb=25,find_unused_parameters=False,check_reduction=False)[source] Implements distributed data parallelism that is based ontorch.distributedpackage at the module ...
ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) # define loss function and optimizer loss_fn = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001) # forward pass outputs = ddp_model(torch.randn(20, 10).to(rank)) ...