[ ] Python 初阶坦克大战游戏项目进程(游戏每个阶段增添的新功能会单独发一个版本,这样有一个清晰的思路,不会一团乱麻) 坦克大战版本v1.01'''
v1.01
实现框架的搭建(类的设计)
主逻辑类
开始
移动
坦克类
移动
射击
我方坦克
敌方坦克
子弹类
子弹伤害
爆炸类
展示爆炸效果
墙壁类
音效类
展示音效
停止音效
【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed） 文章目录【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed）1. 介绍2. 单机多GPUの方法2.1 方法1：torch.nn.DataParallel2.1.1 API2.1.2 特点2.1.3 例子与解
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2023-08-08 13:20:27
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# pytorch单机多卡推理实现指南
## 引言
在深度学习领域中，PyTorch是一种非常流行的深度学习框架。当我们的模型变得越来越复杂，数据集也变得越来越大时，我们通常需要使用多个GPU来加速模型的训练和推理过程。在本文中，我们将探讨如何在PyTorch中实现单机多卡推理，以提高模型的效率。
## 流程概述
下面是实现“pytorch单机多卡推理”的整个流程概述。我们将使用一个表格来展示
原创
2023-11-17 08:50:05
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# PyTorch单机多卡推理
## 引言
在深度学习中，模型训练通常是非常耗时的任务，特别是对于大规模数据集和复杂的神经网络模型。为了加速训练过程，研究人员和工程师们通常会使用GPU进行计算加速。然而，在训练完成后，我们还需要使用训练好的模型进行推理，以便将其应用于实际场景中。同样，推理阶段也需要进行大量的计算，并且可能会耗费大量的时间。
为了进一步加速推理过程，我们可以利用多个GPU并行
原创
2023-11-06 14:44:52
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可以用“watch -n 0.1 nvidia-smi”来查看gpu状态，我用的是3块12G的GPU进行实验本实验将使用一个简单的瞎写的网络进行，网络训练一个分类任务，当然这个不重要，我们也不关心效果，这里希望用一个简单的网络来说明如何使用GPU训练，这个网络是可以直接跑起来的，xdm可以动手尝试一下在第0部分是CPU上训练的代码，第一部分使用了单张GPU，第二部分是单机多卡的任务目录0、CPU代
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2023-10-05 23:28:24
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# PyTorch单机多卡推理与DeepSpeed
随着深度学习在各个领域的广泛应用，模型推理的效率与速度变得至关重要。对于大型深度学习模型，充分利用机器的计算资源尤为重要。而在多卡环境中，如何有效地进行推理，便成为了一个亟待解决的问题。本文将介绍如何使用PyTorch和DeepSpeed在单机多卡上的推理，并提供相应的代码示例。
## PyTorch与DeepSpeed简介
- **PyT
原创
2024-09-16 04:25:25
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c0c_0c0和一个c1×f×f×c0c_1\times f\times f\times c_0c1×f×f×c0的卷积核进行处理，得到一个(n−f
1×c1)×(n−f
1×c1)(n-f+1\times c_1)\times (n-f+1 \times c_1)(n−f+1×c1)×(n−f+1×c1)的输出。3.代码实现3.1 多通道输入实现# 导入相关库
import torch
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2024-09-27 07:22:13
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目录并行框架linux系统设置：设置参数：训练时参数：调用命令：windows系统：使用Distributed进行分布式训练使用torch.distributed.launch启动nccl Windows多卡训练例子并行框架windows支持 gloo和mpiUNDEFINED = "undefined" GLOO = "gloo" NCCL = "nccl" UCC = "ucc" MPI =
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2024-08-17 10:42:55
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# Python 多卡分片推理教程
在机器学习和深度学习项目中，模型推理的速度往往是一个重要的性能指标。通过使用多张显卡进行推理，可以显著提高处理速度。在这篇文章中，我们将详细介绍如何在 Python 中实现多卡分片推理的流程和具体代码示例。
## 流程概述
以下是实现 Python 多卡分片推理的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
A.逻辑推理 1、你让工人为你工作7天，给工人的回报是一根金条。金条平分成相连的7段 ，你必须在每天结束时给他们一段金条，如果只许你两次把金条弄断，你如何给你 的工人付费？ 2、请把一盒蛋糕切成8份，分给8个人，但蛋糕盒里还必须留有一份。 3、小明一家过一座桥，过桥时是黑夜，所以必须有灯。现在小明过桥要1秒，
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2024-07-29 21:58:31
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一、传统的提高计算速度的方法faster clocks (设置更快的时钟）more work over per clock cycle(每个时钟周期做更多的工作)more processors(更多处理器)二、CPU & GPUCPU更加侧重执行时间，做到延时小GPU则侧重吞吐量，能够执行大量的计算更形象的理解就是假如我们载一群人去北京，CPU就像那种敞篷跑车一样速度贼快，但是一次只能坐两
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2024-04-08 10:12:12
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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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忙了两个月从收到原始数据到最后在工程项目中加载成功完成测试，好像从元旦上班后就再没休息过，昨天项目通过三期评审终于可以喘口气补点作业了。（年前写的文章，今天转过来了） 多卡并行 一定要使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel()
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel()
torch.nn.paralle
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2023-08-11 15:03:18
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# PyTorch多卡推理的实现指南
随着深度学习的发展，越来越多的开发者开始使用多卡来提升模型训练和推理的效率。本文将详细讲解如何在PyTorch中实现多卡推理，目标是帮助刚入行的小白理清思路，逐步掌握实现过程。
## 流程概览
在进行多卡推理之前，我们需要了解整个流程。下表展示了实现多卡推理的步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-09 05:24:42
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在当今 IT 领域，随着技术的不断进步，我们必须面对如何高效利用硬件资源的问题。其中，“ollama单机多卡”成为一个备受关注的主题，它涉及到如何在单个计算机上利用多张显卡进行高效计算。下面，我们将深入探讨这一领域的各种技术细节与解决方案。
### 协议背景
为了解决性能瓶颈，机器学习和深度学习领域的许多计算任务开始采用 GPU 加速。在这种背景下，“ollama单机多卡”协议应运而生。它通过
# PyTorch 单机多卡
## 简介
在深度学习中，使用多个图形处理单元（GPU）可以大大加快训练速度和增加模型容量。PyTorch是一种广泛使用的深度学习框架，它提供了简单易用的接口来使用多个GPU进行模型训练。本文将介绍如何使用PyTorch在单台机器上的多个GPU上进行分布式训练，并提供代码示例和详细说明。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保计算机上已经安装了PyTorch
原创
2023-09-08 06:52:59
157阅读
在 1.0 之后，官方终于对分布式的常用方法进行了封装，支持 all-reduce，broadcast，send 和 receive 等等。通过 MPI 实现 CPU 通信，通/143ai.com
原创
2024-07-30 15:11:07
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一、概念的区分分布式：是指多台机器的多块GPU，也就是多机多卡。并行：指的一台机器上的多个GPU。也就是单机多卡。同步更新：是指所有的GPU都计算完梯度之后，累加到一起求均值进行参数更新，再进行下一轮。rank表示全局进程序号，local_rank表示本机子的进程序号。world_size表示全局进程个数。举个例子，三台机器，每台机器四张卡全部用上，那么有group=1，world size=12
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2024-09-14 18:51:54
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在批评Python的讨论中，常常说起Python多线程是多么的难用。还有人对 global interpreter lock(也被亲切的称为“GIL”)指指点点，说它阻碍了Python的多线程程序同时运行。因此，如果你是从其他语言(比如C++或Java)转过来的话，Python线程模块并不会像你想象的那样去运行。必须要说明的是，我们还是可以用Python写出能并发或并行的代码，并且能带来性能的显著
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2024-03-11 16:45:35
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近来做模型移植，接触到移动端推理框架，做一个总结：1. Android NNAPI：一个基于安卓系统的可在移动设备上运行与机器学习相关的计算密集型操作的C语言API，NNAPI降为更高层次的构建和训练神经网络的机器学习框架（Tensorflow Lite，Caffe2等等）提供底层支持。这些API将会集成到所有的Android 8.1（以及更高版本）设备上。NNAPI高几层的系统架构如下图所示：2
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2024-03-21 22:05:54
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