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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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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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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# 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
main.py train训练代码阅读心得阅读代码官方的ImageNet例子设备处理args = parser.parse_args()
if args.seed is not None:
random.seed(args.seed)
torch.manual_seed(args.seed)
# 由于计算中有随机性，每次网络前馈结果有差异
# 为了避免这种结果波动，设
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2024-04-16 15:55:20
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先说明一下背景，目前正在魔改以下这篇论文的代码：https://github.com/QipengGuo/GraphWriter-DGLgithub.com由于每次完成实验需要5个小时（baseline），自己的模型需要更久（2倍），非常不利于调参和发现问题，所以开始尝试使用多卡加速。torch.nn.DataParallel ==> 简称 DPtorch.nn.parallel.Distr
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2024-03-14 21:26:07
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# PyTorch多卡训练：是否真能获得更好的结果？
在深度学习中，我们通常面临着不断增长的模型规模和数据量。这使得训练过程变得越来越复杂且耗时。因此，利用多张GPU进行并行计算以加快模型训练的速度，成为了一个热门的话题。但是，很多人可能会问：“使用多卡训练的结果真的比单卡更好吗？”本文将深入探讨这一问题，并通过代码示例进行阐明。
## 多卡训练概述
PyTorch提供了`torch.nn.
使用 torch.multiprocessing 取代torch.distributed.launch启动器 我们可以手动使用 torch.multiprocessing 进行多进程控制。绕开 torch.distributed.launch 自动控制开启和退出进程的一些小毛病 使用时，只需要调用 torch.mult
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2023-10-17 19:50:00
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## 单卡多GPU PyTorch实现流程
为了实现单卡多GPU PyTorch，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
pie
"安装PyTorch" : 30
"导入必要的库" : 20
"定义模型" : 20
"设置设备" : 10
"数据加载" : 10
"前向传播与反向传播" : 10
```
### 安装PyTorch
原创
2023-10-12 11:04:15
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# 实现PyTorch单卡多GPU
## 整体流程
下面是实现PyTorch单卡多GPU的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义模型 |
| 3 | 将模型放到多个GPU上 |
| 4 | 定义损失函数和优化器 |
| 5 | 准备数据 |
| 6 | 训练模型 |
## 具体步骤
### 步骤一：导入必要的库
首
原创
2024-04-29 04:52:19
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目录
一. torch数据并行二. No Modules 一. torch数据并行DataParallel是单进程，多线程情况，DistributedDataParallel支持多进程多线程(当然你可以当做单进程多线程使用)。关于更细致的解释不多说：参考关于进程的执行：粗暴的方式，直接在多个命令行执行多个python train.py --rank 0，通过命令行参数控制进
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2024-02-03 09:30:34
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文 | 哟林小平先说明一下背景，目前正在魔改以下这篇论文的代码：https://github.com/QipengGuo/GraphWriter-DGLgithub.com由于每次完成实验需要5个小时（baseline），自己的模型需要更久（2倍），非常不利于调参和发现问题，所以开始尝试使用多卡加速。torch.nn.DataParallel ==> 简称 DPtorch.nn.p
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2023-05-01 12:14:35
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# 从单卡 GPU 到多卡 GPU 的 PyTorch 模型并行训练
在深度学习中，使用多个 GPU 来加速模型训练已经成为常见的做法。PyTorch 提供了方便的工具来实现单卡到多卡的转换，本文将介绍如何将一个简单的神经网络模型从单卡 GPU 变为多卡 GPU，并使用多卡并行训练来加快训练速度。
## 问题描述
我们将尝试解决一个简单的分类问题，使用一个包含两个全连接层的神经网络来对图像进
原创
2024-03-02 05:34:42
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作者 阿里巴巴-计算平台-机器学习团队 同Caffe的关系 完全兼容Caffe。Pluto基于开源库Caffe扩展而来，是Caffe的超集，完全兼容Caffe的配置和数据，使用过Caffe的同学几分钟就能用Pluto跑起多机多卡版程序。Pluto的单机核心代码同开源社区版本保持同步，所以开源社区提供的一些新特性我们能够迅速merge到Pluto里面 新特性 我们来源于Caffe，但
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(
华为手机荣耀Magic2手机维修拆机教程荣耀Magic2拆解方法/过程：一、卡槽部分在拆机之前首先关机并取出卡托，荣耀Magic2采用的是双卡槽设计，同时拥有业界超前的双通双卡双VoLTE，通话游戏两不误。二、后壳部分把荣耀Magic2放在加热台上加热，并用拨片小心地撬开后壳，映入眼帘的就是荣耀Magic2的内部构造啦，可以看到，在手机后壳内侧有大面积的石墨片覆盖，能够把手机产生的热量快速地扩散到
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2024-09-03 10:49:04
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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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当数据量或者模型很大的时候往往单GPU已经无法满足我们的需求了，为了能够跑更大型的数据，多GPU训练是必要的。PyTorch多卡训练的文章已经有很多，也写的很详细，比如：https://zhuanlan.zhihu.com/p/98535650https://zhuanlan.zhihu.com/p/74792767 不过写法各异，整合到自己的祖传代码里又有一些问题，在此记录一下踩坑。DataPa
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2023-09-09 18:54:21
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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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Pytorch Distributed现在的模型越来越大，并行显得越来越重要，而众所周知，pytorch 的并行文档写的非常不清楚，不仅影响使用，甚至我们都不知道他的工作原理。一次偶然的机会，我发现了几篇在这方面写的很好的文章，因此也准备参考别人的（参考的文章在Reference部分列出）再结合自己的使用经验总结一下。nn.DataParallelPytorch的数据并行方式，是经常使用的单机多卡
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2023-10-23 12:36:49
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