大模型对于计算资源的要求越来越高，如何在有限的资源下开展训练？对于公司尤其是个人开发者来说，是一个非常有价值的问题。本文将主要介绍大模型训练技巧，在单卡和多卡上的不同策略，以及对于性能的评测。 文章目录1.GPU训练性能的测试脚本2.设置3.单卡性能内存消耗（这里指GPU的内存，即显存）实验现象性能优化1.kernal fusion操作：2.grad_accum3.丢弃中间结果Megatron模型
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2023-12-12 11:25:51
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最近在大趋势的影响下，开始染指大模型。由于实验室计算资源的限制，需要使用单机多卡并行的方式运行程序，这里以 BLOOM-560m 模型为例，演示如何通过单机多卡DDP并行的方式微调完成下游任务。 目录0. 基础篇- 两种分布式训练方式- 数据并行 & 模型并行1. 程序修改1.1 导入关键包1.2 定义关键函数1.3 程序入口1.4 main() 函数1.5 get_dataloader(
相信不少使用双卡双待手机的用户都有过这样的感受：副卡来电话与短信时，主卡的网络连接会出现明显的波动甚至是中断。这样的情况对于大多数普通用户而言，或许勉强能够接受，但对于游戏玩家与电竞选手而言，瞬息万变的“战场“局势可容不得丝毫延迟，哪怕是毫秒的卡顿，也可能与“超神“的良机失之交臂，甚至是痛失”逆风翻盘“的赛点。近期上市的iQOO 10 系列产品，通过一系列技术创新与突破，率先在业界实现了“主卡 5
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2024-08-15 16:09:57
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5G多卡聚合路由器主要应用在哪些领域应急可视化指挥应急发展趋势是可视化的指挥调度，利用先进的视频技术，将灾害现场的画面实时传输到现场指挥部、前线指挥部和后方指挥中心，并及时将指令传递到一线抢险人员，为现场抢险提供操作指导和决策支持。而乾元通QYT-X1S 5G多卡聚合路由器为应急指挥车、单兵等提供无线化、可移动化的高速稳定的网络，具备插卡即用，同时可充当有线网络接口或者将其转化为Wi-Fi信号能快
# PyTorch多卡和单卡训练代码示例
在深度学习的训练过程中，选择适当的设备进行模型训练至关重要。对于大型模型和数据集，单卡训练可能会导致计算资源的不足，从而延长训练时间。为此，PyTorch提供了多GPU训练的功能，以帮助我们更高效地利用计算资源。本文将介绍如何使用PyTorch进行单卡和多卡训练，并提供相应的代码示例。
## 1. PyTorch简介
PyTorch是一个开源深度学习
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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1.使用场景希望拥有Linux系统开发深度学习程序的便捷性，和Windows系统日常工作的高效性。为什么不用虚拟机：虚拟机（如VMware等）安装的Linux系统无法使用Windows系统中的显卡进行深度学习程序加速。2.步骤概况开启windows体验计划，并更新系统至较高预览版本。安装英伟达对wsl2的显卡驱动（NVIDIA Drivers for CUDA on WSL）。安装wsl2。从wi
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2024-07-25 08:42:37
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随着接触到的模型越来越大，自然就会接触到这种技术。记录下自己的踩坑过程，当看到多机多卡跑通后，那种苦尽甘来的感觉还是挺舒服的。 我们首先来说一下单机多卡huggingface上面有大佬上传了中文的BigBird的权重，想尝试能够处理的序列最长长度为4096的模型，但是放到单张卡里面batch_size基本上只能设置成2(16GB)，所以为了让梯度下降更稳定，决定使
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2024-07-25 16:21:50
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本文将记录如何使用单机多卡GPU的方式进行训练，主要是采用DP模式（DDP模式一般用于多机多卡训练）。1、DP模式基本原理 DP模型进行单机多卡训练基本步骤如下：（1）将模型复制到各个GPU中，并将一个batch的数据划分成mini_batch并分发给给个GPU（2）各个GPU独自完成mini_batch的前向传播，并把获得的output传递给GPU_0（主GPU）（3）GPU_0整合各个G
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2023-07-28 21:37:11
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深度学习多卡训练显存问题解决方案
随着深度学习的发展，模型的规模和复杂性不断增加，这也意味着对显存的需求越来越高。特别是在多卡训练时，如何合理配置显存，避免显存溢出，成为许多开发者面临的难题。本文将详细记录解决“深度学习多卡训练显存”问题的过程，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南，让你在实际操作中得心应手。
## 环境准备
在开始之前，我们需要明确软硬件的要求。确
lightning-hydra-template，多卡训练测评框架
一、多卡并行训练框架lightning-hydra-template这里主要使用github上开源框架lightning-hydra-template，但该框架存在一些小的问题，目前得到了解决。
1. 将github上lightning-hydra-template框架加入自己的仓库，然
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2023-07-30 20:28:22
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一份带有浓重Windows气息的多机多卡PARL训练环境部署教程深度学习小白挑战Ubuntu18.04多机多卡PARL训练环境部署全纪录1、踩坑一览2、安装双系统2.1 变出个空白分区2.2 弄到Ubuntu18.04U盘启动工具：2.3 U盘启动点亮Ubuntu3、Ubuntun18.04环境下依赖包安装。3.1 换源3.2 给显卡换Nvidia驱动3.3 添加中文输入法3.4 安装CUDA
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2023-12-20 15:09:51
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目录前言一、DataParalled和DistributeDataParallel二、多GPU训练常见启动方式三、torch.distributed.launch代码讲解3.1、main中添加了几个新的变量3.2、初始化各进程环境3.3、调整学习率3.4、在第一个进程中进行打印和保存等操作3.5、DistributedSampler3.6、BatchSampler3.7、DataLoader3.
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2023-10-09 15:45:30
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查看服务器显卡使用情况 首先查看哪些GPU空闲，nvidia-smi显示当前GPU状态、在 train.py 最上方，设定使用的GPU 编号， 当这两行代码注释掉时，训练会自动使用该服务器的所有资
原创
2022-12-11 12:00:41
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多卡训练模式进行深度学习模型训练的时候，一般使用GPU来进行加速，当训练样本只有百万级别的时候，单卡GPU通常就能满足我们的需求，但是当训练样本量达到上千万，上亿级别之后，单卡训练耗时很长，这个时候通常需要采用多机多卡加速。深度学习多卡训练常见有两种方式，一种是数据并行化（data parallelism），另外一种是模型并行化（model parallelism）。深度模型训练方法：深度学习模型
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2023-12-20 07:49:25
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身边使用Android手机的朋友，很多同时使用两个手机号码，工作一个号、生活一个号；本地一个号、出差一个号；恋人一个号、情人一个号；甚至还有把网银、支付宝等有关金融注册、登陆、验证的，单独使用一个手机号，心机真多···面对Android手机自带双卡双待的“肆意妄为”，iPhone却一直坚持单卡独行。这让部分使用“玫瑰金”的果粉们有了深深的“怨念”，有双卡双待需要只有穿苹
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2024-08-13 17:22:49
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# 深度学习中的多卡与单卡性能对比
深度学习的发展不断推动着人工智能的进步，而硬件配置的选择对于模型训练的效率和性能至关重要。在这一过程中，常常涉及到单卡性能和多卡（如8卡）性能的对比。本文将带你了解这两者之间的关系，并展示一些简单的代码示例。
## 1. 单卡性能
单卡性能指的是使用一块GPU进行深度学习训练时的性能。通常情况下，单卡性能的提升主要依赖于GPU的计算能力、内存带宽和模型的特
原创
2024-10-25 04:27:00
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01 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。02 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
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2023-08-06 21:27:34
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Wenet多机多卡分布式训练实验和源码分析。
目录Wenet多机多卡分布式训练PyTorch分布式训练DemoWenet分布式训练实践Wenet如何配置多机多卡分布式训练?Wenet分布式训练实验结果Wenet分布式训练如何实现？Wenet分布式训练对一些超参的影响？Wenet多机多卡分布式训练PyTorch分布式训练DemoWenet框架基于PyTor
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2024-02-06 21:57:25
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# PyTorch分布式训练转单卡训练方案
随着深度学习模型的日益复杂，分布式训练成为了提升训练效率的重要手段。然而，在某些情况下，我们可能需要将多卡训练的模型迁移至单卡训练，比如在调试或模型测试阶段。本文将详细介绍如何将PyTorch中使用的分布式训练代码改为单卡训练，并提供相应的代码示例和状态图以供参考。
## 1. 问题背景
在大规模深度学习任务中，为了加快训练速度，我们通常会使用多张
