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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在这个教程中，我们将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU。 通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单。你可以将模型放在一个 GPU：device = torch.device("cuda:0")
model.to(device)然后，你可以复制所有的张量到 GPU：mytensor = my_tensor.to(device)请注意，只是调用 my_tensor.to(d
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2023-08-05 00:45:52
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资源干货，第一时间送达！作者：link-web目录pytorch多gpu并行训练1.单机多卡并行训练1.1.torch.nn.DataParallel1.2.如何平衡DataParallel带来的显存使用不平衡的问题1.3.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_
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2023-08-02 22:29:39
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可以参数2017coco detection 旷视冠军MegDet: MegDet 与 Synchronized BatchNorm PyTorch-Encoding官方文档对CGBN(cross gpu bn)实现 GPU捉襟见肘还想训练大批量模型？ 在一个或多个 GPU 上训练大批量模型： 梯度
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2018-12-13 13:43:00
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PyTorch 单机多GPU 训练方法与原理整理这里整理一些PyTorch单机多核训练的方法和简单原理，目的是既能在写代码时知道怎么用，又能从原理上知道大致是怎么回事儿。如果只是炼丹，有时候确实没时间和精力深挖太多实现原理，但又希望能理解简单逻辑。PyTorch单机多核训练方案有两种：一种是利用nn.DataParallel实现，实现简单，不涉及多进程；另一种是用torch.nn.parallel
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2023-10-29 16:44:45
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如果要用多GPU训练模型，那就要用到pytorch中的nn.DataParallel()函数对模型进行封装。1 # code_for_use_cuda
2 device_count = torch.cuda.device_count()#获得本机的显卡的个数
3 print("cuda.device_count",device_count)
4 device_ids = list(range(de
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2023-05-24 16:51:46
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从PyTorch 0.2版本开始，PyTorch新增分布式GPU支持。 注意分布式和并行的区别：分布式是指有多个GPU在多台服务器上，而并行一般指的是一台服务器上的多个GPU。分布式涉及了服务器之间的通信，因此比较复杂，PyTorch封装了相应的接口，可以用几句简单的代码实现分布式训练。 &
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2023-08-07 19:17:39
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解决了PyTorch 使用torch.nn.DataParallel 进行多GPU训练的一个BUG:模型(参数)和数据不在相同设备上使用torch.nn.DataParallel进行多GPU训练时出现了一个BUG, 困扰许久:RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'input' to have the same device as tensor
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2024-07-29 11:05:56
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在这篇博文中，我将详细阐述如何在 PyTorch 中实现多 GPU 并行计算的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施以及监控告警。
## 多GPU并行计算过程中如何合理备份
在多 GPU 并行计算时，备份策略至关重要。我们可以通过甘特图来计划备份周期和时间安排，确保计算过程中数据的安全性。以下是一个示例甘特图：
```mermaid
gantt
title 备份策略计划
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
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2023-11-08 22:13:21
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Pytorch核心基础 文章目录Pytorch核心基础一、自定义数据集类（★★★）1、使用`torchvision`内置数据集类1）CIFAR102）MNIST2、继承torch.utils.data.Dataset自定义数据类1）自定义图像数据集类（"PIL image / opencv")2）自定义信号数据集类（"df")3、小总结（“init数组，getitem格式转换”）4、运行报错汇总（
目录写在前面如何使用多GPU并行训练踩坑集锦1.GPU内存不够2.数据集的设置写在后面 写在前面最近笔者在使用超算的多GPU并行训练Swin Transformer模型。在训练大模型和使用大规模数据集的时候，为提升训练速度，往往都需要多GPU并行训练。因此笔者写下此文，作为曾经踩坑的记录，并帮助需要用到多GPU训练的朋友们解决自己的问题。如何使用多GPU并行训练关于单GPU的使用，由于难度不大，
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2023-08-21 01:16:47
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【参考资料】 http://pytorch.org/docs/master/nn.html#dataparallel-layers-multi-gpu-distributed &n
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2023-09-19 05:26:08
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文章目录1. 介绍1.1 多GPU训练的命令1.2 查看GPU状态pytorch多GPU训练启动方式项目代码2. 代码讲解2.1单GPU训练训练参数说明训练脚本2.2多GPU训练训练参数说明主函数介绍3. 训练时间对比4 .源码 1.1 多GPU训练的命令（1）指定使用GPU：0运行脚本 方式1：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python ***.py方式2：在python脚本文
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2023-07-28 21:02:23
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CDA数据分析师 出品相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间。以下给大家讲解关于数据并行化这方面的内容。1.介绍随着时间和处理器计算能力的增长，数据呈指数级增长，我们需要找到有效地处理数据的方法。那我们应
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2023-11-24 21:15:30
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“内容归纳” 应用程序和驱动程序之间的传输完成之前，阻塞型操作有： 1、上传数据的图形API调用； 2、显卡驱动程序中着色器编译；一、什么情况下使用：多线程渲染最适合于编译着色器或上传数据至显卡驱动器时CPU资源有限的应用程序。原因有2:主线程不会阻塞 从根本上说，一直到应用程序和驱动程序内存之间的传输完成之前，上传数据的图形API调用一定会被阻塞。此外，在许多显卡驱动程序中着色器编译
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2024-05-30 18:01:55
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下面这图是的们的讲解例图：两者的渲染差距；左边为GPU，右边为CPU。GPU具有高并行结构：高并行结构就是可以并行处理逻辑运算或者图形数据。（就相当于田径比赛，你跑你的，我跑我的，都是独立的，互不干扰）。先看右边CPU的图， 一个超大的Control（控制器）和一个超大的Cache（寄存器/缓冲区）。还有四个ALU（ 逻辑运算单元）；而左边的GPU的图， Control和Cache很小，但是有非常
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2024-05-09 17:05:40
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# PyTorch GPU多卡并行训练系统设计指南
在深度学习的领域中，使用多张GPU进行模型训练可以显著提高效率，缩短训练时间。对于刚入行的小白，在你了解并实践PyTorch多卡并行训练的过程中，本文将提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
首先，我们先概述一下实现PyTorch多卡并行训练的主要步骤，以下是流程表：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 检
原创
2024-09-22 03:51:41
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