PyTorch并行计算: DistributedDataParallel一、为什么要并行计算？二、基本概念三、DistributedDataParallel的使用1. torch.distributed2. torch.multiprocessing四、一些BUG和问题 这部分是nn.DataParallel的后续，想看DataParallel为什么要用DistributedDataParall
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2023-07-27 18:00:03
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作者：William Falcon导读一个step by step的指南，非常的实用。 不要让你的神经网络变成这样
让我们面对现实吧，你的模型可能还停留在石器时代。我敢打赌你仍然使用32位精度或GASP甚至只在一个GPU上训练。我明白，网上都是各种神经网络加速指南，但是一个checklist都没有（现在有了），使用这个清单，一步一步确保你能榨干你模型的所有性能。本指南从最简单的结构到最复杂的
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2023-08-24 10:34:11
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# PyTorch 流水线并行基础教程
在深度学习的开发中，数据和模型逐渐变得越来越庞大，单一的 GPU 已经无法满足需求。因此，流水线并行（Pipeline Parallelism）是一种有效的解决方案。本文将指导您从零开始实现 PyTorch 流水线并行，确保您能够理解并实现这一技术。
## 流程概述
在实现 PyTorch 流水线并行之前，我们需要明确整个操作的流程。下面的表格列出了实
原创
2024-09-09 06:37:15
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# 如何用PyTorch实现流水线并行
## 简介
在深度学习中，流水线并行是一种优化技术，可以提高模型训练的效率。本文将教会新手如何使用PyTorch实现流水线并行。作为一名经验丰富的开发者，我将一步步指导你完成这个任务。
## 流程概述
首先，让我们来看一下整个实现流水线并行的流程。可以用以下甘特图来展示流程。
```mermaid
gantt
title PyTorch实现流水
原创
2024-06-06 05:35:54
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【目录】一、什么是线程二、什么是多线程三、为何要用多线程四、线程 PK 进程一、什么是线程# 在传统操作系统中，每个进程有一个地址空间，而且默认就有一个控制线程# 线程，顾名思义，就是一条流水线工作的过程，一条流水线必须属于一个车间，一个车间的工作过程是一个进程。车间负责把资源整合到一起，是一个资源单位，而一个车间内至少有一个流水线流水线的工作需要电源，电源就相当于cpu所以，进程只是用
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2024-10-08 20:28:39
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文章目录简要概览DistributedDataParallel与分布式RPC框架联合使用参数解析torch.nn.parallel.DistributedDataParalleljoin函数解析no_sync函数解析源码解析实例参考 简要概览 pytorch官方提供的分布式数据并行类为：torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(module,
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2023-09-04 23:10:50
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本文，我们将了解如何基于 PyTorch 最新的 完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel，FSDP) 功能用 Accelerate动机 ?随着机器学习 (ML) 模型的规模、大小和参数量的不断增加，ML 从业者发现在自己的硬件上训练甚至加载如此大的模型变得越来越难。 一方面，人们发现大模型与较小的模型相比，学习速度更快 (数据和计算效率更高) 且会有显著的提升
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2024-09-10 08:45:43
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# 如何查找 PyTorch 哪个版本开始支持流水线并行
随着深度学习的发展，模型的复杂性不断增加，因此在训练时使用流水线并行（Pipeline Parallelism）可以显著提高训练效率。但一名刚入行的小白可能会对如何查找特定功能在 PyTorch 中的支持版本感到困惑。在本文中，我们将探讨这一过程所需的步骤，并提供必要的代码示例和解释。
## 流程概述
以下是查找 PyTorch 支持
原创
2024-08-06 08:43:08
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# 用 PyTorch 实现流水并行的完整指南
在深度学习的训练过程中，如何优化模型的训练效率一直是开发者们关注的重点。流水并行（Pipeline Parallelism）是一种提高训练效率的方法，它可以将模型切分成多个部分，并分别在不同的设备上运行。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现流水并行。
## 流程概览
下面是实现流水并行的步骤流程表：
| 步骤 | 描述 |
|----
原创
2024-08-05 09:21:16
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前几篇文章我们介绍了 PyTorch 流水线并行的基本知识，自动平衡机制和切分数据，本文我们结合论文内容来看看如何实现并行。
原创
2021-10-18 15:18:32
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当模型很大时，如何加速计算（一）pytorch多GPU并行训练一般来说，多GPU训练方法包括模型的并行（如AlexNet），数据并行（复制模型，数据不同，扩大了batch_size）。当然，随着GPU 的增加，训练速度的提升也是递减的，毕竟多GPU 之间通信也会占用一部分资源。 在每个GPU训练step结束后，将每块GPU的损失梯度求平均。如果不用同步BN，而是每个设备计算自己的批次数据的均值方差
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2023-10-19 06:35:48
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文章目录简要概览源码解析DataParallel类初始化：前向传播data_parallel实例 简要概览 pytorch官方提供的数据并行类为：torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0) 当给定model时，主要实现功能是将input数据依据batch的这个维度，将数据划分到指定的设备上
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2024-02-14 23:30:13
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【参考资料】 http://pytorch.org/docs/master/nn.html#dataparallel-layers-multi-gpu-distributed &n
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2023-09-19 05:26:08
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目录写在前面如何使用多GPU并行训练踩坑集锦1.GPU内存不够2.数据集的设置写在后面 写在前面最近笔者在使用超算的多GPU并行训练Swin Transformer模型。在训练大模型和使用大规模数据集的时候，为提升训练速度，往往都需要多GPU并行训练。因此笔者写下此文，作为曾经踩坑的记录，并帮助需要用到多GPU训练的朋友们解决自己的问题。如何使用多GPU并行训练关于单GPU的使用，由于难度不大，
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2023-08-21 01:16:47
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思路分享现在有两个变量i，j,要计算(i+j)*i/2的结果值，首先可以发现这计算的每步都依赖着上一步的结果，比如得先加再乘，最后再做除法，貌似不能拆分成并行，这很正常，因为计算的步骤之间强耦合。不过如果是成千上万的i,j变量需要计算(i+j)*i/2的结果值，如果是正常使用串行的想法，每一对变量i，j的加法的开始都得建立在上一对变量i，j的除法结束，但其实每对变量i，j之间却没有依赖关系，只有同
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2023-08-23 23:07:30
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# PyTorch并行：提升深度学习训练效率的利器
在深度学习的实践中，训练深度神经网络通常需要大量的计算和时间。为了加速这个过程，PyTorch提供了多种并行计算的方式，包括数据并行和模型并行。本文将深入探讨这些方法，并通过代码示例帮助您理解如何利用PyTorch实现并行计算。
## 1. 什么是并行计算？
并行计算是一种将计算任务分解成多个子任务，同时进行的计算模式。在深度学习中，尤其是
本文我们结合论文内容来看看如何实现流水线依赖，核心就是如何建立这些小批次之间的跨设备依赖关系。
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2021-10-11 14:21:27
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多GPU并行torch.nn.DataParallel使用非常简单，基本只需添加一行代码就可扩展到多GPU。如果想限制GPU使用，可以设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0, 2, 4"，注意程序执行时会对显卡进行重新编号，不一定跟实际完全对应。device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_availab
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2023-08-11 18:23:56
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常见多GPU使用方法在训练模型中，为了加速训练过程，往往会使用多块GPU设备进行并行训练（甚至多机多卡的情况）。如下图所示，常见的多GPU的使用方法有以下两种（但不局限于以下方法）：
model parallel，当模型很大，单块GPU的显存不足以放下整个模型时，通常会将模型分成多个部分，每个部分放到不同的GUP设备中（下图左侧），这样就能将原本跑不了的模型利用多块GPU跑起来。但这种情况，一般不
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2023-08-13 22:14:11
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。“模型并行”需要解决的首要问题就是模型太大，导致单张GPU无法完整的加载整个模型。由于数据并行方法模型会被复制（广播），面临这种情况时数据并行也无济于事，模型并行能够将模型拆分到各个GPU当中，以解决上述问题。1.序言 上一章讲到的DataParallel已经能够实现单机多卡训练，但它不适合模型很大的情况，原因在于它会将模型复制成多份。接下来将介绍的方法会将模型进行分割，这也使得每张GPU中
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2023-07-30 20:52:59
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