pytorch单机多卡：从DataParallel到DistributedDataParallel最近想做的实验比较多，于是稍微学习了一下和pytorch相关的加速方式。本人之前一直在使用DataParallel做数据并行，在今天浅浅的学了下apex之后，发现apex和DataParrallel并不兼容，由此开始了DistributedDataParallel的研究。至于在单机上Distribut
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
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2023-09-02 16:50:22
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忙了两个月从收到原始数据到最后在工程项目中加载成功完成测试，好像从元旦上班后就再没休息过，昨天项目通过三期评审终于可以喘口气补点作业了。（年前写的文章，今天转过来了） 多卡并行 一定要使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel()
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel()
torch.nn.paralle
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2023-08-11 15:03:18
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pytorch单机多卡DDP分布式训练pytorch分布式训练分布式参数初始化数据集分布式划分模型分布式包装模型保存与加载整体训练大致框架模型训练 pytorch分布式训练笔者所知道的常见分布式训练方式有两种，第一种是nn.DataParallel (DP)，第二种是nn.parallel.DistributedDataParallel (DDP)。DP：（使用单进程控）将模型和数据加载到多个
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2023-09-24 10:56:46
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# PyTorch 单机多卡
## 简介
在深度学习中，使用多个图形处理单元（GPU）可以大大加快训练速度和增加模型容量。PyTorch是一种广泛使用的深度学习框架，它提供了简单易用的接口来使用多个GPU进行模型训练。本文将介绍如何使用PyTorch在单台机器上的多个GPU上进行分布式训练，并提供代码示例和详细说明。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保计算机上已经安装了PyTorch
原创
2023-09-08 06:52:59
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在 1.0 之后，官方终于对分布式的常用方法进行了封装，支持 all-reduce，broadcast，send 和 receive 等等。通过 MPI 实现 CPU 通信，通/143ai.com
【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed） 文章目录【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed）1. 介绍2. 单机多GPUの方法2.1 方法1：torch.nn.DataParallel2.1.1 API2.1.2 特点2.1.3 例子与解
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2023-08-08 13:20:27
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PyTorch 分布式训练DDP 单机多卡快速上手本文旨在帮助新人快速上手最有效的 PyTorch 单机多卡训练，对于 PyTorch 分布式训练的理论介绍、多方案对比DP与DDP我们知道 PyTorch 本身对于单机多卡提供了两种实现方式DataParallel（DP）：Parameter Server模式，一张卡位reducer，实现也超级简单，一行代码。DistributedDataPara
torch.nn.DataParallel是一种能够将数据分散到多张显卡上从而加快模型训练的方法。它的原理是首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型，然后将输入的数据分散到各张显卡上，计算梯度，回传到第一张显卡上，然后再对模型进行参数优化。所以，第一张显卡的负载往往更高，但由于该方法集成度高，书写简便，使用仍十分广泛。示例：import torch
import torch.nn as nn
...
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2023-06-30 16:53:10
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说明在前面讲模型加载和保存的时候，在多GPU情况下，实际上是挖了坑的，比如在多GPU加载时，GPU的利用率是不均衡的，而当时没详细探讨这个问题，今天来详细地讨论一下。问题在训练的时候，如果GPU资源有限，而数据量和模型大小较大，那么在单GPU上运行就会极其慢的训练速度，此时就要使用多GPU进行模型训练了，在pytorch上实现多GPU训练实际上十分简单：只需要将模型使用nn.DataParalle
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2023-07-29 20:11:30
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一、DDP实现分布式并行训练要括 &n
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2023-05-22 13:42:56
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于Pytorch分布训练的话，大家一开始接触的往往是DataParallel，这个wrapper能够很方便的使用多张卡，而且将进程控制在一个。唯一的问题就在于，DataParallel只能满足一台机器上gpu的通信，而一台机器一般只能装8张卡，对于一些大任务，8张卡就很吃力了，这个时候我们就需要面对多机多卡分布式训练这个问题了，噩梦开始了。官方pytorch(v1.0.10)在分布式上给出的api
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2023-10-30 23:33:58
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当一块GPU不够用时，我们就需要使用多卡进行并行训练。其中多卡并行可分为数据并行和模型并行。具体区别如下图所示： 由于模型并行比较少用，这里只对数据并行进行记录。对于pytorch，有两种方式可以进行数据并行：数据并行(DataParallel, DP)和分布式数据并行(DistributedDataParallel, DDP)。 在多卡训练的实现上，DP与DDP的思路是相似的： 1、每
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2023-09-21 10:08:52
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可以用“watch -n 0.1 nvidia-smi”来查看gpu状态，我用的是3块12G的GPU进行实验本实验将使用一个简单的瞎写的网络进行，网络训练一个分类任务，当然这个不重要，我们也不关心效果，这里希望用一个简单的网络来说明如何使用GPU训练，这个网络是可以直接跑起来的，xdm可以动手尝试一下在第0部分是CPU上训练的代码，第一部分使用了单张GPU，第二部分是单机多卡的任务目录0、CPU代
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2023-10-05 23:28:24
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1 DataParallel据说存在多个GPU之间显存不均衡的问题，因此我直接选择了pytorch所建议的DistributedDataParallel，为多机多卡设计，但同时也可以实现单机多卡，能够使得各个GPU之间负载均衡。2 DistributedDataParallel现在的DistributedDataParallel是基于多进程策略的多GPU训练方式。首先是单机多卡的方式上，针对每个G
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2023-10-29 22:05:31
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# PyTorch设置单机多卡
## 引言
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，支持在多个GPU上训练模型以提高计算效率。在本文中，我将向你展示如何使用PyTorch设置单机多卡，以便利用多个GPU进行训练。
## 准备工作
在开始之前，确保你已经安装了PyTorch和CUDA，并且至少有两个可用的GPU。
## 流程概览
下面是整个设置单机多卡的流程：
| 步骤 | 描述
## PyTorch 单机多卡训练教程
### 引言
对于深度学习任务来说，单个GPU的计算能力可能会有限，因此使用多个GPU来并行计算可以大幅提高模型训练的速度。PyTorch 提供了方便的工具和接口来实现单机多卡训练。本教程将向你介绍如何使用 PyTorch 进行单机多卡训练。
### 流程
下面是实现 PyTorch 单机多卡训练的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
原创
2023-07-29 14:02:33
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## 实现"deepspeed pytorch单机多卡"的步骤
深度学习模型训练通常需要大量的计算资源，为了充分利用多个显卡的并行计算能力，我们可以使用深度学习框架PyTorch中的DeepSpeed库来实现单机多卡训练。下面是实现"deepspeed pytorch单机多卡"的步骤：
1. 安装DeepSpeed库：首先，我们需要安装DeepSpeed库。可以通过以下命令在终端中安装Deep
原创
2023-07-22 12:08:25
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# PyTorch 单机多卡代码详解
## 引言
随着深度学习的快速发展，越来越多的机器学习任务需要处理大量的数据和复杂的模型。为了加快训练速度，研究人员和工程师们开始关注如何使用多个GPU来加速训练过程。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了在单机多卡环境下进行训练的支持。本文将介绍如何使用PyTorch在单机多卡环境下进行训练，并提供代码示例。
## 单机多卡训练原理
在单机多
原创
2023-10-13 08:28:28
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# PyTorch单机多卡训练指南
## 引言
在深度学习领域，使用多个GPU进行训练是提高训练速度和模型性能的一种常见策略。PyTorch提供了多种方法来实现单机多卡训练，本文将介绍一种简单有效的方法。
## 流程概述
下面是实现PyTorch单机多卡训练的基本步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库和模块 |
| 2 | 定义模型 |
| 3
原创
2023-07-15 10:00:10
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