# 实现pytorch多级多卡
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[定义模型]
B --> C[设置多卡训练环境]
C --> D[定义损失函数和优化器]
D --> E[多卡训练]
E --> F[验证和测试]
```
## 甘特图
```mermaid
gantt
title pyto
原创
2023-08-18 15:41:32
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前一篇博客利用Pytorch手动实现了LeNet-5，因为在训练的时候，机器上的两张卡只用到了一张，所以就想怎么同时利用起两张显卡来训练我们的网络，当然LeNet这种层数比较低而且用到的数据集比较少的神经网络是没有必要两张卡来训练的，这里只是研究怎么调用两张卡。现有方法在网络上查找了多卡训练的方法，总结起来就是三种：nn.DataParallelpytorch-encodingdistribute
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2023-07-24 17:38:23
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单卡多级的模型训练，即并行训练，可分为数据并行和模型并行两种.数据并行是指，多张 GPUs 使用相同的模型副本，但采用不同 batch 的数据进行训练.模型并行是指，多张 GPUs 使用同一 batch 的数据，分别训练模型的不同部分.如图：1. DataParallel 简述pytorch 默认只用一个 GPU，但采用 DataParallel很便于使用多 GPUs 的.
import os
o
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2024-09-27 06:38:46
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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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作者丨纵横Take-Away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）：这里，笔者记录了使用 4 块 Tesla V100-PICE 在 ImageNet 进行了运行时间的测试，测试结果发现 Apex 的加速效果最好，但与 Horovod/
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2023-08-02 21:25:40
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pytorch单机多卡DDP分布式训练pytorch分布式训练分布式参数初始化数据集分布式划分模型分布式包装模型保存与加载整体训练大致框架模型训练 pytorch分布式训练笔者所知道的常见分布式训练方式有两种，第一种是nn.DataParallel (DP)，第二种是nn.parallel.DistributedDataParallel (DDP)。DP：（使用单进程控）将模型和数据加载到多个
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2023-09-24 10:56:46
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新年了还是好 好学torch ,这次是分布式DataParallel，混合精度，Horovod其实单机多卡的办法还有很多(如下)。1、nn.DataParallel 简单方便的 nn.DataParallel2、torch.distributed 使用 torch.distributed 加速并行训练3、apex 使用 apex 再加速。这里，记录了使用 4 块 Te
1 DataParallel据说存在多个GPU之间显存不均衡的问题，因此我直接选择了pytorch所建议的DistributedDataParallel，为多机多卡设计，但同时也可以实现单机多卡，能够使得各个GPU之间负载均衡。2 DistributedDataParallel现在的DistributedDataParallel是基于多进程策略的多GPU训练方式。首先是单机多卡的方式上，针对每个G
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2023-10-29 22:05:31
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PyTorch 分布式训练DDP 单机多卡快速上手本文旨在帮助新人快速上手最有效的 PyTorch 单机多卡训练，对于 PyTorch 分布式训练的理论介绍、多方案对比DP与DDP我们知道 PyTorch 本身对于单机多卡提供了两种实现方式DataParallel（DP）：Parameter Server模式，一张卡位reducer，实现也超级简单，一行代码。DistributedDataPara
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2024-01-24 23:24:13
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# 深入理解多卡PyTorch：实现高效的深度学习
在现代深度学习的领域中，使用多个GPU进行训练已成为一种常态。多卡训练不仅可以加速模型的训练，还能处理大规模的数据集。本文将介绍如何在PyTorch中实现多卡训练，并提供相关的代码示例和图示来帮助您更好地理解这一过程。
## 1. 为什么选择多卡训练？
随着数据集规模和模型复杂性的增加，单个GPU的性能往往不足以满足需求。多卡训练通过并行处
原创
2024-10-22 05:42:43
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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
Inplace ABNSync 与 pytorch GPU多卡并行的一点坑说在前头1、torch.cuda()2、ninja 的问题3、libcudart.so.9.1 找不到4、os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] 设置无效5、 Inplace ABNSync 使用中的编译相关问题6、Inplace ABNSync 同步时卡住不动7、总结 说在前头众所周知，to
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2023-11-29 20:02:06
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一、DDP实现分布式并行训练要括 &n
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2023-05-22 13:42:56
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于Pytorch分布训练的话，大家一开始接触的往往是DataParallel，这个wrapper能够很方便的使用多张卡，而且将进程控制在一个。唯一的问题就在于，DataParallel只能满足一台机器上gpu的通信，而一台机器一般只能装8张卡，对于一些大任务，8张卡就很吃力了，这个时候我们就需要面对多机多卡分布式训练这个问题了，噩梦开始了。官方pytorch(v1.0.10)在分布式上给出的api
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2023-10-30 23:33:58
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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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零. 概览想要让你的PyTorch神经网络在多卡环境上跑得又快又好？那你definitely需要这一篇！No one knows DDP better than I do!– – magic_frog（手动狗头）本文是DDP系列三篇中的第三篇。本系列力求深入浅出，简单易懂，猴子都能看得懂（误）。基本原理与入门：https://zhuanlan.zhihu.com/p/178402798实现原理与源
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2023-12-25 11:49:36
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Pytorch官网已经建议使用DistributedDataParallel来代替DataParallel, 因为DistributedDataParallel比DataParallel运行的更快, 然后显存分配的更加均衡. 而且DistributedDataParallel功能更加强悍 DDP通过Ring-Redu
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2023-12-20 09:24:17
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# PyTorch多卡问题的解决方案
在深度学习项目中，使用多张GPU卡进行训练可以显著提升模型训练的效率。然而，操作多卡时经常会面临一些问题，包括代码的兼容性、资源的分配以及性能的优化等。在本文中，我将深入探讨这些多卡训练的问题，并提供解决方案。
## 版本对比
不同版本的PyTorch在多卡支持方面存在一些特性差异。根据研究，它们可以归纳为以下几个显著差异：
1. **分布式训练的AP
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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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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