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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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
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2023-08-16 18:59:42
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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
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2023-06-08 19:30:24
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## 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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# 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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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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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
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2023-09-15 17:30:20
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目录1.预备知识1.1 主机(Host)，节点(Node)，进程(Process)和工作结点(Worker)。1.2 World，Rank，Local Rank1.2.1 World1.2.2 Rank1.2.3 Local Rank2. PyTorch单机多卡数据并行2.1 多进程启动2.1.1 多进程启动示例2.2 启动进程间通信2.2.1 初始化成功示例2.2.2 初始化失败示例2.2.3
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2023-09-28 21:44:24
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自己的代码使用多GPU训练有一段时间了，直到最近，发现了一点点异常，虽然代码已经按照指定的GPU训练，但是，最近经别人提醒我才发现，其实代码在所有GPU上都占用了资源，不多，大概只有2M，但是有时候会产生一些意想不到的错误。所以准备记录一下所有的踩到的坑，并奉上一份demo，希望炼丹者们少浪费点时间在踩坑上。千言万语汇成一段话：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]
不做具体的原理分析和介绍（因为我也不咋懂），针对我实际修改可用的一个用法介绍，主要是模型训练入口主函数（main_multi_gpu.py）的四处修改。0. 概述使用DDP进行单机多卡训练时，通过多进程在多个GPU上复制模型，每个GPU都由一个进程控制，同时需要将参数local_rank传递给进程，用于表示当前进程使用的是哪一个GPU。要将单机单卡训练修改为基于DDP的单机多卡训练，需要进行的修改
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2023-10-17 20:27:15
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目录并行框架linux系统设置：设置参数：训练时参数：调用命令：windows系统：使用Distributed进行分布式训练使用torch.distributed.launch启动nccl Windows多卡训练例子并行框架windows支持 gloo和mpiUNDEFINED = "undefined" GLOO = "gloo" NCCL = "nccl" UCC = "ucc" MPI =
需求 对基于pytorch的深度学习模型进行多卡训练以加速训练过程 由于显卡版本过于老旧，安装配置NCCL工程量过于庞大，希望使用简单的pytorch代码实现单机多卡训练，不考虑多机多卡的显卡通信 训练完成后保存的checkpoint需要能够在任何设备上进行加载、推理 实现 训练 pytorch提供 ...
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2021-08-17 09:45:00
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# PyTorch CUDA 单机多卡训练
在深度学习领域，随着模型的复杂度和数据量的增加，训练时间也越来越长。为了加速训练过程，使用多个GPU来并行计算是一种常见的方法。PyTorch 提供了简单易用的接口来在单机上同时使用多个GPU进行训练，本文将介绍如何在 PyTorch 中使用 CUDA 进行单机多卡训练。
## PyTorch 和 CUDA
PyTorch 是一个基于 Python
1、背景介绍 在pytorch的多卡训练中，通常有两种方式，一种是单机多卡模式（存在一个节点，通过torch.nn.DataParallel(model)实现），一种是多机多卡模式（存在一个节点或者多个节点，通过torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)，在单机多卡环境下使用第二种分布式训练模
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
1.背景介绍PyTorch中的多任务学习与实践作者：禅与计算机程序设计艺术背景介绍什么是多任务学习？多任务学习(Multi-task learning, MTL)是一种机器学习技术，其目的是通过利用相关但又不同的任务来训练模型，从而提高每个任务的性能。它通常被认为是一种正则化技术，因为它可以帮助模型泛化到新数据。多任务学习在PyTorch中的应用PyTorch是一个流行的深度学习框架，支持多任务学
# 如何解决“pytorch单机多卡训练错误 FloatPointError”
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何解决“pytorch单机多卡训练错误 FloatPointError”这个问题。在这篇文章中，我将首先介绍整个解决问题的流程，然后逐步指导你每一步需要做什么，包括需要使用的代码和代码注释。
## 整个流程
下面是解决“pytorch单机多卡训练错误 FloatPoi
pytorch-多GPU训练（单机多卡、多机多卡）pytorch 单机多卡训练首先是数据集的分布处理需要用到的包：torch.utils.data.distributed.DistributedSamplertorch.utils.data.DataLoadertorch.utils.data.DatasetDistributedSampler这个包我们用来确保dataloader只会load到整个数据集的一个特定子集，为每一个子进程划分出一部分数据集，以避免不同进程之间数据重复。而我们构造
原创
2021-09-13 21:22:29
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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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