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GPU用于更新参数(PS架构特性)。 DP多采用参数服务器这一...
torch DP && DDP (更新ing) DP:pytorchtorch.nn.DataParallel() torch中的GPU并行编程函数 1. torch.nn.DataParalle()概念 该函数将数据分割成多个部分,在不同的GPU上并行地处理这些数据部分,每个GPU都运行一个模型的副本,并处理一部分数据。最后,所有GPU上的结果被收集、合并,以产生与单个GPU上运行模型相同的...
单机多卡训练的部分有两种实现方式,一种是DP方式,一种是DDP方式。 nn.DataParallel(DP) DP方式比较简单,仅仅通过nn.DataParallel对网络进行处理即可。 其它部分基本与单机单卡训练流程相同。 import torch train_dataset = ... train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=...) model =...
分布式训练从算法原理上大致可以分为DP、DDP、zero stage 1/2/3这几种方式。对于这几种算法,各个框架都有自己的实现,主要包括(1). pytorch官方实现,(2). 微软deepspeed。 pytorch官方 DP(torch.nn.DataParallel) DDP(torch.nn.parallel.DistributedDataParallel) zero-1/2/3(torch.distributed.fsdp.fully_sharded_...
本文将记录如何使用单机多卡GPU的方式进行训练,主要是采用DP模式(DDP模式一般用于多机多卡训练)。 1、DP模式基本原理 DP模型进行单机多卡训练基本步骤如下: (1)将模型复制到各个GPU中,并将一个batch的数据划分成mini_batch并分发给给个GPU (2)各个GPU独自完成mini_batch的前向传播,并把获得的output传递给GPU_0(主...
DataParallel(DP):一种简单但有效的数据并行方式,适用于单机多卡环境。 DistributedDataParallel(DDP):一种更高级的分布式数据并行方式,适用于多机多卡环境。 TensorParallel:一种针对模型内部张量的并行方式,适用于超大模型训练。 PipelineParallel:一种结合数据并行和模型并行的流水线并行方式,适用于大规模深度学习任务。
已知torch在昇腾上不支持DP,只支持DDP。 我的主程序如下: wd.py #-*- coding: UTF-8 -*- import torch_npu import torchvision_npu from torch_npu.contrib import transfer_to_npu from fun_a import FUNA from fun_b import FUNB def run(): thread_num = 10 detect_thread_list = [] funa_...
ZeroRedundancyOptimizer相当于ZeRO-DP-1，是ZeRO策略的简化版本。使用ZeroRedundancyOptimizer时，只需将常规优化器进行包裹，示例如下：在模型创建和使用上，无论是否使用ZeroRedundancyOptimizer，所使用的显存大小相同，最终输出也一致。然而，在执行优化步骤后，两者的差异显现：使用ZeroRedundancyOptimizer可以显著...
即使是单实例培训,PyTorch DistributedDataParallel (DDP)通常也比PyTorch DataParallel (DP)推荐,因为DP的策略性能较差,并且在默认设备上使用更多的内存(每单位)我最近遇到了这个问题:将HF培训任务从p3.8xlarge扩展到更高级的p3.16xlarge,增加了(我认为)其中一个GPU</ ...
Distributed-data-parallel(简称DDP)顾名思义,分布式数据并行,是torch官方推荐的方式,相比于DP是单进程多线程模型,DDP使用了多进程的方式进行训练,能实现单机多卡、多机多卡训练。 注意的是,即使是单机多卡,DDP也比DP快很多,因为DDP从设计逻辑上杜绝了很多DP低效的缺点。在DDP中,再没有master GPU,每个GPU都在独立的...