单机多卡------>多机多卡：相当于把单进程的代码改成多进行的。 经验：单机ddp比dp快很多。 50w图片。 dp：6个小时/epoch ddp：5个小时/epoch数据并行PyTorch默认使用从0开始的GPU，且默认只使用0号GPU。如果要使用其他编号的GPU或者使用多块GPU，则要设置。 pytorch并行后，假设batchsize设置为64，表示每张并行使用的GPU都使用batc
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2024-01-21 01:41:38
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PyTorch 101，Part4：内存管理以及使用多个GPU这篇文章涉及到PyTorch高级的GPU管理，包括如何为你的神经网络配置多个GPU，是否使用数据或者模型的并行计算。我们用最佳的实践总结了如何调试内存错误。这里是我们PyTorch 101系列的第四部分，在这篇文章中，我们将会涉及到多GPU的使用。在这个部分我们将会涉及：如何让你的网络使用多个GPU，使用数据或者模型并行计算。当创建一个
# 使用多张GPU来训练模型的PyTorch实践
PyTorch是一个非常受欢迎的深度学习框架，提供了丰富的工具和功能来训练神经网络模型。对于需要处理大量数据和复杂模型的任务，使用多张GPU可以显著提高训练速度和性能。本文将介绍如何在PyTorch中使用多张GPU来训练模型，并通过一个实际问题的示例来演示。
## 实际问题：图像分类任务
我们以一个常见的实际问题，图像分类任务为例。图像分类是
原创
2023-08-26 07:33:44
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# 使用PyTorch进行多GPU训练的指南
在深度学习的世界中，模型的训练往往涉及大量的计算资源。为了加快训练速度，很多研究者和工程师选择使用多张GPU。本文将介绍如何在PyTorch中使用多张GPU进行模型训练，并附上示例代码和图表解说。
## 1. 多GPU训练的基本概念
使用多张GPU进行训练可以大幅度提高模型的训练效率，尤其是在处理大规模数据集和复杂模型时。PyTorch提供了多种
原创
2024-09-19 03:42:57
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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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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
原创
2022-10-15 01:23:08
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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
原创
2022-10-15 01:18:41
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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(
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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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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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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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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在输入命令行：可以直接指定 多卡训练： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0，1 python main.py 其中0，1 代表 两个卡同时 单独写一个0 或者1 时候是指定单卡进行训练。下面的内容主要讲解 在代码中如何进行多卡训练： 主要讲单机多卡（单主机多GPUs训练）使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在多个GPU：使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的
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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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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目录一. 双卡并行环境配置二. 验证单机多卡2.1 paddle2.2 pytorch三. 单机多卡训练模板3.1 pytorch3.2 paddle3.2.1 launch方式(paddle2.3以前适用)3.2.2 spawn方式(paddle2.0及以后适用)四. 常见问题解决4.1 强制结束后显存不释放 软硬件环境: OS: Ubuntu 20.04 CPU: AMD5800 GPU: 2
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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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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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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