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
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2023-09-12 11:34:43
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分布式运算库有deepspeed，horovod等，工具很多，主要来学习一下pytorch中提供的nn.Dataparallel和distributeddataparallel，目前的卡资源越来越多，多卡训练已经是必须的方式了。1.单击多卡，一般单机多卡就够了，第一个材料做了单机多卡和多机多卡的性能比较。1.
net = torch.nn.DataParallel(net).cuda(
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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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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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
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2023-08-29 17:55:05
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本来是用Dataparallel来微调，但是发现gpu0上负载太大了，后来上面一看，pytorch官网推荐使用DistributedDataParallel，这个方法可以用于多机多卡或者单机多卡，速度和各方面都比Dataparallel要好很多。 我主要看了下面博客：【分布式训练】单机多卡的正确打开方式（三）：PyTorch这里说一下Dataparallel和DistributedDatapara
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2023-09-30 11:12:20
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# 分布式训练相比较单线程训练需要做出什么改变？ 1、启动的命令行 以前使用python train.py启动一个线程进行训练，现在需要一个新的启动方式，从而让机器知道现在要启动八个线程了。这八个线程之间的通讯方式完全由torch帮我
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2023-09-26 18:14:05
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当数据量或者模型很大的时候往往单GPU已经无法满足我们的需求了，为了能够跑更大型的数据，多GPU训练是必要的。PyTorch多卡训练的文章已经有很多，也写的很详细，比如：https://zhuanlan.zhihu.com/p/98535650https://zhuanlan.zhihu.com/p/74792767 不过写法各异，整合到自己的祖传代码里又有一些问题，在此记录一下踩坑。DataPa
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2023-09-09 18:54:21
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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
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2023-11-18 14:51:41
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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
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2023-11-18 20:47:28
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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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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
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2023-08-02 00:22:28
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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
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2023-10-07 21:50:43
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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
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2023-07-28 21:13:45
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笔者使用 PyTorch 编写了不同加速库在 ImageNet 上的使用示例（单机多卡），需要的同学可以当作 quickstart 将需要的部分 copy 到自己的项目中（Github 请点击下面链接）：1、简单方便的 nn.DataParallelhttps://github.com/tczhangzhi/pytorch-distributed/blob/master/datapara
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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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
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2023-07-24 17:38:23
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零. 概览想要让你的PyTorch神经网络在多卡环境上跑得又快又好？那你definitely需要这一篇！No one knows DDP better than I do!– – magic_frog（手动狗头）本文是DDP系列三篇中的第三篇。本系列力求深入浅出，简单易懂，猴子都能看得懂（误）。基本原理与入门：https://zhuanlan.zhihu.com/p/178402798实现原理与源
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2023-12-25 11:49:36
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