目录前言一、Pytorch多GPU并行训练的两种方式1、DataParallel(DP)2、DistributedDataParallel(DDP)二、查看显卡资源&将数据放入GPU中1.查看显卡资源2、将数据放到GPU上三、 使用DataParallel进行多GPU训练1、导入库2、声明GPU3、定义网络4、定义网络参数最重要的！！！在这里把模型放到GPU里！！！ 总结前言&n
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2023-09-18 20:20:31
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为什么要使用多GPU并行训练简单来说，有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“，多GPU并行训练是不可或缺的技能。常见的多GPU训练方法：1.模型并行方式：如果模型特别大，GPU显存不够，无法将一个显存放在GPU上，需要把网络的不同模块放在不同GPU上，这样可
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2023-09-26 11:17:00
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单GPU训练 vs 多GPU训练单GPU训练 一般代码比较简单，并且能满足我们的基本需求，通常做法是设定变量CUDA_VISIBLE_DEVICES的值为某一块GPU来Mask我们机器上的GPU设备，虽然有时当我们忘了设定该变量时程序会自动占用所有的GPU资源，但如果没有相应的代码去分配掌控GPU资源的使用的话，程序还是只会利用到第一张卡的计算资源，其他的资源则仅是占用浪费状态。多GPU训练 则可
并行计算(二)——CUDA一、简介CUDA是NVIDIA提供的一种通用的并行计算平台和编程模型，使用CUDA可以像在CPU上一样使用GPU进行编程。CUDA要介绍的话东西实在太多了，而且GPU的工作原理和CPU尽管是有些相似的，但是实际使用的思路和CPU却可能完全不同，这里也只能简单讲一点。CUDA C编程和普通C语言也没有什么太多的不同，由于CPU和GPU使用的二进制指令不同，因此使用CUDA
目录在了解什么是cuda之前，需要先知道什么是gpu；OK，那么GPU有哪些特性呢？OK，那么什么是CUDA呢？那这里为什是异构计算呢？最后让我们用一个CUDA C的hello world来结束这篇blog。在了解什么是cuda之前，需要先知道什么是gpu； GPU这个概念是由Nvidia公司于1999年提出的。GPU是显卡上的一块芯片，就像CPU是主板上的一块芯片。那么1999年之前显
并行计算指的在同一时刻存在多于一个计算任务被执行。由于CPU主频提高的上限，使用多核心处理器进行并行计算早已成为主流。GPU也是一个多核心的处理器，但它的并行计算模型与多核的CPU有很大区別。我们有必要了解GPU的并计算模型。 对并行计算模式进行分类是了解CPU和GPU并行计算区别的有效方式。
前言 GPU 是如何实现并行的？它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别？本文将做一个较为细致的分析。GPU 并行计算架构 GPU 并行编程的核心在于线程，一个线程就是程序中的一个单一指令流，一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格，成为了并行的程序，下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格： 二者的区别将在后面探讨。 下图展示了一个更为细致的 GPU 并行计算架构:
master/docs/1.0/blitz_data_parallel_tutorial.md https://blo
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2020-08-03 15:30:00
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最近在学一门课，叫做“C++与并行计算”。要用到多CPU（进程）并行的原理，实现语言是C++的MPI接口。联想到上学期用到CUDA C/C++来做并行计算，就对这两门语言做一个总结，分享下自己关于并行计算的认识。1 并行计算的基本原理并行计算一般有两个维度，一个是指令（Instruction）或程序（Program），另一个是数据（Data）。这样，就可以归纳出各种并行模式（S代表Single，M
灰度图像处理——基于GPU的并行编程模型CUDA程序设计 目录灰度图像处理——基于GPU的并行编程模型CUDA程序设计1 题目描述2 设计思路实验环境3 源码3.1 串行程序3.2 并行程序3.3 性能对比与分析4 OpenCV与RGB2Gray及其算法的具体解释优化 1 题目描述 用CUDA设计一个将RGB图像转换生成灰度图像的程序，要求通过实例测试串行程序和GPU并行程序的执行效率（要求处理
上文提到对从深度图生成点云，需要对每一个像素点进行转换。如果要对很多图像进行深度和点云的转换，在cpu中是极其耗费时间的，因此这里介绍使用cuda在gpu中进行深度点云转换。pycuda的安装自行百度，这里只介绍使用。1.首先构造cuda程序，这里可以看到，pycuda使用时候主题还是c语言，在python中通过字符串的形式表示。import pycuda.autoinit
from pycuda
with tf.Graph().as_default():其实这个可以有也可以没有，可能是可以让自己的思路更加清楚吧，知道这里开始新建图了。 简介当我们训练一个模型时，通常的做法是用一个 Graph 训练模型，然后用另一个 Graph 来评估模型的训练情况，因为在许多情况下，训练和测试的前向推导过程是不一样的，因为训练的时候通常包括了dropout和 BN 操作，而测试的时候则不需要或使用不一样的
简介利用tensorflow训练深度神经网络模型需要消耗很长时间，因为并行化计算就为提升运行速度提供了重要思路。Tensorflow提供了多种方法来使程序的并行运行，在使用这些方法时需要考虑的问题有：选取的计算设备是CPU还是GPU，每个CPU多少核的资源并行计算，构建图Graph时消耗资源如何分配等等问题。下面我们以Linux多核CPU的环境为例介绍几种常见方法来提升你的tensorflow程序
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/178402798 1.常见的多GPU使用方法： 模型并行，数据并行。 模型并行，可用于训练大型网络，模型分块进行训练，对于训练速度影响不大。数据并行，相当于加大了batchsize的数量，加快了训练速度。 2.数据在不同设备之间如何分配？误差如何在不同设备之间通讯? 每一个step求梯度之后，会把不同的GPU之间的梯度求平均。 BN
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2023-08-07 14:41:57
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摘要：针对像素级图像处理算法并行化程度高的特点，利用GPU的并行流处理特性和可编程性，提出了基于GPU的数字图像并行化处理方法，并对其基本执行流程和其中的关键技术问题：数据加载，结果反馈、保存等进行了详细论述。最后通过图像的卷积运算验证了GPU的并行处理能力。关键词：GPU；片元程序；Cg；并行处理GPU并行化处理GPU）是目前计算机上普遍采用的图形图像处理专用器件，具有单指令流多数据流（SIMD
上篇中我们用DirectX Compute Shader在显卡上编写了一个并行算法来计算好看的曼德勃罗特集迭代数图形。那么使用显卡进行通用计算到底有多少优势呢？我们本次就来比较一番。首先我们在CPU上也实现该算法。为了方便起见我们设计了一个类：class CPUCalc
{
private:
int m_stride;
int m_width;
int m_height;
本文从使用 GPU 编程技术的角度来了解计算中并行实现的方法思路。
前言 本文从使用 GPU 编程技术的角度来了解计算中并行实现的方法思路。并行计算中需要考虑的三个重要问题 1. 同步问题 在操作系统原理的相关
常见多GPU使用方法在训练模型中，为了加速训练过程，往往会使用多块GPU设备进行并行训练（甚至多机多卡的情况）。如下图所示，常见的多GPU的使用方法有以下两种（但不局限于以下方法）：
model parallel，当模型很大，单块GPU的显存不足以放下整个模型时，通常会将模型分成多个部分，每个部分放到不同的GUP设备中（下图左侧），这样就能将原本跑不了的模型利用多块GPU跑起来。但这种情况，一般不
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2023-08-13 22:14:11
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多GPU并行torch.nn.DataParallel使用非常简单，基本只需添加一行代码就可扩展到多GPU。如果想限制GPU使用，可以设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0, 2, 4"，注意程序执行时会对显卡进行重新编号，不一定跟实际完全对应。device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_availab
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2023-08-11 18:23:56
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GPU并行计算OpenCL(1)——helloworld随着现在GPU越来越强大，我们看论文的时候经常听到GPU加速的某某某算法，但是到底如何进行加速呢？CUDA可能大家更加熟悉(奈何电脑是MAC)，这里介绍就OpenCL。OpenCL(Open Computing Langugae)是第一个面向异构系统(此系统中可由CPU，GPU或其它类型的处理器架构组成)的并行编程的开放式标准。它是跨平台的。
