1.分布式训练简介分布式训练的核心目的： 加快模型的训练速度。通过对训练任务按照一定方法拆分分配到多个计算节点进行计算，再按照一定的方法对需要汇总的信息进行聚合，从而实现加快训练速度的目的。1.1 分布式训练的并行方式在实际应用中，对训练任务的拆分方法是比较有限的
原创
2022-02-22 14:31:29
2848阅读
目录前言DP模式的命令行命令使用以及环境变量分析原dist_train.sh文件的分析：相关环境变量分析：config配置文件预配置：Windows DP 启动命令：Linux DP 启动命令：（使用sh文件）(2条消息) PyTorch多卡/多GPU/分布式DPP的基本概念(node&rank&local_rank&nnodes&node_rank&n
多卡训练模式进行深度学习模型训练的时候，一般使用GPU来进行加速，当训练样本只有百万级别的时候，单卡GPU通常就能满足我们的需求，但是当训练样本量达到上千万，上亿级别之后，单卡训练耗时很长，这个时候通常需要采用多机多卡加速。深度学习多卡训练常见有两种方式，一种是数据并行化（data parallelism），另外一种是模型并行化（model parallelism）。深度模型训练方法：深度学习模型
1. 常见的多GPU使用方法模型并行（model parallel） -> 大型网络（对速度没有提升） 当模型需要的显卡很大，一张GPU的显存放不下时，使用这种方式就可以训练一个大型的网络数据并行（data parallel）-> 加速训练速度 可以将整个模型放到一张GPU时，我们可以将每一个模型放到每一个GPU上，让它们同时进行训练（正向传播+反向传播）2. 训练速度与GPU数量之间
由于transformer模型参数量巨大，数据集也巨大，所以对显卡需求越来越大，单卡训练非常的耗费时间。实验室还有不少显卡但是不会用多卡就很糟心，所以得把多卡用上。多卡用到的库有不少，最受欢迎的应该是DP和DDP，但是DP只能解决显存不足的问题，并不能减少时间，所以DDP采用的更多。说到单机多卡，网上的教程倒是不少，原理解析的也挺明白，所以废话留在后头，直接来一个DDP的单机多卡通用模板。在自己测
转载
2023-09-02 16:50:22
0阅读
这是总结了很多了网上的方法，然后经过实验感觉应该OK的：前提是在显存够用的情况，并且batch_size足够大了（比如16+的时候了），只想着减少时间复杂度的情况下，所以这个时候一定是使用空间换取时间的（与checkpoint相反）1.减少训练步骤中掺杂的其他的东西：只留下 optimizer.zeors_grad() -> loss.backward()（最花时间，非常漫长）-> t
转载
2023-09-12 11:34:43
1002阅读
Pytorch 并行训练（DP， DDP）的原理和应用1. 前言并行训练可以分为数据并行和模型并行。模型并行模型并行主要应用于模型相比显存来说更大，一块 device 无法加载的场景，通过把模型切割为几个部分，分别加载到不同的 device 上。比如早期的 AlexNet，当时限于显卡，模型就是分别加载在两块显卡上的。数据并行这个是日常会应用的比较多的情况。每一个 device 上会加载一份模型，
目录一、多GPU单机多卡训练的方法1、nn.DataParallel2、 torch.distributed3、一些注意的地方二、实战演练三、单机多卡训练下的一个加速trick——梯度累加 多GPU训练能够加快模型的训练速度，也可以实现在单卡上不能训练的模型可以使用多个小卡达到训练的目的。多GPU训练可以分为单机
转载
2023-08-16 18:59:42
1012阅读
目录目录pytorch多gpu并行训练1.单机多卡并行训练1.1.torch.nn.DataParallel1.2.torch.nn.parallel.DistributedDataParallel2.多机多gpu训练2.1.初始化2.1.1.初始化backend2.1.2.初始化init_method2.1.2.1.使用TCP初始化2.1.2.2.使用共享文件系统初始化2.1.3.初始化rank
在进行多卡训练的时候，经常会出现GPU利用率上不来的情况，无法发挥硬件的最大实力。 造成这种现象最有可能的原因是，CPU生成数据的能力，已经跟不上GPU处理数据的能力。方法一常见的方法为修改Dataloader里面的线程数量，利用多线程技术提高数据生产能力，但是这种方法提速并不是特别明显。train_loader = DataLoader(dataset, batch_size,shuffle=T
转载
2023-06-08 19:30:24
907阅读
Pytorch多卡训练 前一篇博客利用Pytorch手动实现了LeNet-5，因为在训练的时候，机器上的两张卡只用到了一张，所以就想怎么同时利用起两张显卡来训练我们的网络，当然LeNet这种层数比较低而且用到的数据集比较少的神经网络是没有必要两张卡来训练的，这里只是研究怎么调用两张卡。现有方法#
在网络上查找了多卡训练的方法，总结起来就是三种：nn.DataParallelpytorch
一、分布式训练的优势：torch.nn.DataParallel可以使我们方便地将模型和数据加载到多块gpu上，实现数据并行训练，但存在着训练速度缓慢、负载不均衡的问题。相比之下，torch.distributed具有以下几点优势：1. distributed是多进程的，会分配n个进程对应n块gpu，而DataParallel是单进程控制的，所以存在着PIL（全局解释器锁）的问题。2. （主要优势
转载
2023-09-15 17:30:20
813阅读
一. pytorch多卡训练的原理原理：(1)将模型加载到一个指定的主GPU上，然后将模型浅拷贝到其它的从GPU上；(2)将总的batch数据等分到不同的GPU上(坑：需要先将数据加载到主GPU上)；(3)每个GPU根据自己分配到的数据进行forward计算得到loss，并通过backward得到权重梯度；(4)主GPU将所有从GPU得到的梯度进行合并并用于更新模型的参数。实现：(1)模型方面de
转载
2023-08-02 00:22:28
911阅读
作者丨pprp导读本文总结了8点PyTorch提速技巧：分别为硬件层面、如何测试训练过程的瓶颈、图片解码、数据增强加速、data Prefetch、多GPU并行处理、混合精度训练、其他细节。训练大型的数据集的速度受很多因素影响，由于数据集比较大，每个优化带来的时间提升就不可小觑。硬件方面，CPU、内存大小、GPU、机械硬盘orSSD存储等都会有一定的影响。软件实现方面，PyTorch本身的Data
转载
2023-08-29 17:55:05
458阅读
Pytorch单机多卡训练参考Pytorch 单机多卡从入门到入土（坑点记录）DDP系列（详细说明请戳） 目录Pytorch单机多卡训练原理对比Quick Demo使用基本概念增加Dataset Demo DataParallel：只支持单机多卡，代码很方便，只需要添加一行，但是效率比较低，不推荐使用 DistributedDataParallel：支持多机多卡，效率高，但是要折腾一下代码，D
转载
2023-07-28 21:13:45
501阅读
我理解的分布式训练主要是通过两种方式实现：1）数据并行2）模型并行 接下来，本文从3个方面来简单介绍一下分布式训练：1）单个GPU2）单机多卡3）多机多卡（分布式训练） 一、单机单卡PyTorch集成了一套高效的GPU运算体系，可以加快数据运算，大概比CPU要快几十倍~先上代码：# 方法介绍
device = torch.device(param) # param可以是'cu
转载
2023-10-07 21:50:43
329阅读
### Docker 多卡训练简介
随着深度学习的快速发展，模型的训练往往需要大量计算资源，尤其是训练需要多张 GPU 卡来加速模型的收敛。借助 Docker 容器技术，可以简化多卡训练的环境配置，以及各类依赖的管理。本文将介绍如何使用 Docker 进行多卡训练，并提供相应的代码示例。
## Docker 环境准备
首先，确保已安装了 Docker。可以使用以下命令检查 Docker 是否
Contents`nn.DataParallel()` (DP)多卡训练原理`nn.DataParallel()` 的用法Use `nn.parallel.DistributedDataParallel` instead of `nn.DataParallel``nn.parallel.DistributedDataParallel` (DDP)分布式训练常见概念DDP 内部机制`nn.para
# PyTorch多机多卡训练详解
在深度学习领域，随着模型规模的不断增大，单个GPU的计算能力已经无法满足训练复杂模型的需求。因此，多机多卡训练成为了一个常见的解决方案。PyTorch提供了方便易用的多机多卡训练接口，能够帮助用户充分发挥集群计算资源的潜力，加速模型训练过程。
## 多机多卡训练的概念
多机多卡训练指的是在多台计算机上同时运行深度学习模型的训练，并且每台计算机上有多个GPU
前一篇博客利用Pytorch手动实现了LeNet-5，因为在训练的时候，机器上的两张卡只用到了一张，所以就想怎么同时利用起两张显卡来训练我们的网络，当然LeNet这种层数比较低而且用到的数据集比较少的神经网络是没有必要两张卡来训练的，这里只是研究怎么调用两张卡。现有方法在网络上查找了多卡训练的方法，总结起来就是三种：nn.DataParallelpytorch-encodingdistribute
转载
2023-07-24 17:38:23
263阅读
