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
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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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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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(
# PyTorch双卡并行教程
为了提高深度学习模型的训练速度和效率，使用多张GPU进行并行计算是非常重要的。特别是在处理大规模数据集时，双卡并行可以显著缩短训练时间。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现双卡并行训练。
## 实现流程
以下是实现PyTorch双卡并行的基本步骤：
| 步骤 | 描述
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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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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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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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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双系统的安装教程有很多了，我参考的是这一篇文章，内容非常详细。 本次是在Win10的基础上安装Ubuntu18.04，所以选择文章中的18.04版本的教程。大部分步骤均按照教程的步骤来即可，有一些与教程有一点出入的地方我记录下来，以备下次使用。与教程不一致的点：一、在 “三、在windows下创建空白分区” 这一步中，我的实践与作者的图片有一些的不一致： 我是双硬盘的电脑，在对磁盘0进行分区（压缩
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 46.00 MiB (GPU 0; 10.76 GiB total capacity; 839.60 MiB already allocated; 24.56 MiB free; 44.40 MiB cached)这个错误花费了一天半左右的时间，心态差点蹦了，还好有神人指导，坚持下来了。错误问题
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2023-11-10 17:00:24
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1. 关于单机多卡的处理：ids, outputdevice, dim)关键的在于model、device_ids这两个参数。 DATA PARALLELISMpytorch.org
但是官网的例子中没有讲到一个核心的问题：即所有的tensor必须要在同一个GPU上。这是网络运行的前提。这篇文章给了我很大的帮助，里面的例子也很好懂，很直观：
pytorch： 一机多卡训练的尝试www
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2024-08-12 10:18:31
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目录原理单卡训练代码双卡训练代码 原理当我们使用nn.DataParallel时，PyTorch会将模型复制到多个GPU上，并在每个GPU上分别计算一部分输入数据的输出。具体来说，nn.DataParallel会将输入数据划分为多个小批次，然后将每个小批次分配到不同的GPU上，让它们分别计算输出。最后，nn.DataParallel会将每个GPU上的输出合并起来，得到最终的输出，并计算损失函数和
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2024-02-19 02:53:51
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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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