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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DGL库是由纽约大学和亚马逊联手推出的图神经网络框架，支持对异构图的处理，开源相关异构图神经网络的代码，在GCMC、RGCN等业内知名的模型实现上也取得了很好的效果。1 DGL库1.1 DGL库的实现与性能实现GNN并不容易，因为它需要在不规则数据上实现较高的GPU吞吐量。1.1.1 DGL库简介DGL库的逻辑层使用了顶点域的处理方式，使代码更容易理解。同时，又在底
1. 单机多卡1.1 torch.nn.DataParallel当采用多卡训练神经网络时，通过nvidia-smi命令查看当前可用的gpu卡，在文件的头部添加：os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "1, 2, 3"使得当前代码仅对上述显卡可见，系统会对所有可见的显卡依然按照从0开始编号。如何将模型和数据加载到多GPU上?from torch import nn
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2023-09-11 15:18:30
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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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# 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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最近想充实一下自己的Pytorch版model zoo，之前由于懒。。。所以一直没加多GPU训练支持，这次打算把坑填上。Pytorch分布式训练主要支持两种形式：1）nn.DataParallel：简称DP，数据并行2）nn.parallel.DistributedDataParallel：简称DDP，分布式数据并行从原理上，DP仅支持单机多卡，而DDP（主流方法，推荐）既可用于单机多卡也可用于多
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2023-12-07 13:23:37
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# PyTorch DDP（DistributedDataParallel）多机多卡训练
## 简介
在机器学习领域，训练大规模的深度神经网络常常需要使用多台机器和多个GPU。PyTorch提供了DDP（DistributedDataParallel）模块，可以方便地进行多机多卡的训练。本文将介绍如何使用PyTorch DDP进行多机多卡训练，包括环境设置、数据并行和模型并行。
## 环境设
原创
2023-10-08 07:15:32
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一、几个比较常见的概念：rank: 多机多卡时代表某一台机器，单机多卡时代表某一块GPUworld_size: 多机多卡时代表有几台机器，单机多卡时代表有几块GPUlocal_rank: 多机多卡时代表某一块GPU， 单机多卡时代表某一块GPU单机多卡的情况要比多机多卡的情况常见的多。DP：适用于单机多卡（=多进程）训练。算是旧版本的DDPDDP：适用于单机多卡训练、多机多卡。二、常见的多gpu使
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2023-10-17 17:17:58
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一、DDPG背景及简介 在动作离散的强化学习任务中，通常可以遍历所有的动作来计算动作值函数q(s,a)q(s,a)，从而得到最优动作值函数q∗(s,a)q∗(s,a) 。但在大规模连续动作空间中，遍历所有动作是不现实，且计算代价过大。针对解决连续动作空间问题，2016年TP Lillicrap等人提出深度确定性策略梯度算法（Deep Deterministic Policy
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2023-08-16 19:55:46
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# PyTorch 单机多卡 DDP Demo 深入解析
深度学习模型的训练通常需要大量的数据和计算资源。对于大规模模型来说，单台设备的计算能力往往不足以满足需求，特别是在大规模数据集上进行训练时。为了提升训练效率，PyTorch 提供了分布式数据并行（Distributed Data Parallel，简称 DDP）功能，允许我们在多张 GPU 之间分配神经网络的训练任务。
在本文中，我们将
# Pytorch利用DDP进行单机多卡训练内存优化
在深度学习的训练过程中，特别是在使用大模型和大数据集时，内存的消耗问题变得尤为重要。PyTorch的分布式数据并行（DistributedDataParallel，简称DDP）可以帮助我们更好地利用多GPU进行训练，同时进行内存优化。本文将详细介绍如何使用DDP进行单机多卡训练，并给出相关的代码示例。
## DDP简介
DDP是PyTor
本文介绍如何使用 DDP 和混合精度训练方法来高效地训练一个 MinGPT 模型
原创
2023-10-07 10:24:04
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ReferencePyTorch分布式DPP涉及的基本概念与问题（强烈推荐）GO防喷指南，小小学生，啥也不会，欢迎指出错误。1. 分布式参数解释rank：用于表示在整个分布式任务中进程的序号，每一个进程对应了一个rank进程，整个分布式训练由许多的rank进程完成。rank，我个人理解就相当于进程的index，通过这个index找到对应的进程。node：物理节点，一般来说指一台机器，机器内部可以有
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2023-10-15 11:38:17
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## PyTorch DDP训练实现教程
### 引言
PyTorch分布式数据并行（DistributedDataParallel，简称DDP）是一种训练深度学习模型的方法，它可以在多个GPU上进行并行处理，加快模型训练的速度。本文将教授如何实现PyTorch DDP训练。
### 整体流程
下面是实现PyTorch DDP训练的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-01-14 04:36:12
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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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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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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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