资源干货，第一时间送达！作者：link-web目录pytorch多gpu并行训练1.单机多卡并行训练1.1.torch.nn.DataParallel1.2.如何平衡DataParallel带来的显存使用不平衡的问题1.3.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_
转载
2023-08-02 22:29:39
180阅读
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/
转载
2023-08-02 21:25:40
205阅读
1.模型并行 vs 数据并行左侧模型并行：是网络太大，一张卡存不了，那么拆分，然后进行模型并行训练。右侧数据并行：多个显卡同时采用数据训练网络的副本。2.模型并行用的比较少，目前没有啥例子来说明一下这模型并行。3.数据并行这种并行方式用的比较多，资料也比较多，我有实际应用过，积累如下。数据并行的操作要求我们将数据划分成多份，然后发送给多个 GPU 进行并行的计算。注意：多卡训练要考虑通信开销的，是
转载
2023-08-28 09:05:35
213阅读
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
一、DDP实现分布式并行训练要括 &n
转载
2023-05-22 13:42:56
10000+阅读
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
转载
2023-08-06 21:27:34
698阅读
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
转载
2023-09-21 10:08:52
402阅读
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
转载
2023-12-20 09:24:17
465阅读
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
转载
2023-10-29 22:05:31
388阅读
在进行深度学习模型训练时，PyTorch 的多卡并行技术可以显著提升计算速度和效率。然而，有时由于各种原因，我们需要禁用多卡并行，以便集中使用单个 GPU 进行调试和测试。在本文中，我将详细记录如何处理“PyTorch 禁用多卡并行”的问题，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及扩展讨论。
## 背景描述
运行深度学习模型时，PyTorch 默认使用多卡并行来加速训练过程。在某
作者丨pprp导读本文总结了8点PyTorch提速技巧：分别为硬件层面、如何测试训练过程的瓶颈、图片解码、数据增强加速、data Prefetch、多GPU并行处理、混合精度训练、其他细节。训练大型的数据集的速度受很多因素影响，由于数据集比较大，每个优化带来的时间提升就不可小觑。硬件方面，CPU、内存大小、GPU、机械硬盘orSSD存储等都会有一定的影响。软件实现方面，PyTorch本身的Data
转载
2023-08-29 17:55:05
568阅读
# PyTorch多卡并行Loss收集
在深度学习中，使用多个GPU进行训练可以显著加快模型的训练速度。PyTorch提供了方便的API来实现多卡并行训练，但在收集loss时需要做一些额外的处理。本文将介绍如何在PyTorch中实现多卡并行训练并收集loss。
## 多卡并行训练简介
在PyTorch中，可以使用`torch.nn.DataParallel`来实现多卡并行训练。`DataPa
原创
2024-05-04 05:09:55
334阅读
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
转载
2024-09-27 07:22:13
174阅读
目录原理单卡训练代码双卡训练代码 原理当我们使用nn.DataParallel时，PyTorch会将模型复制到多个GPU上，并在每个GPU上分别计算一部分输入数据的输出。具体来说，nn.DataParallel会将输入数据划分为多个小批次，然后将每个小批次分配到不同的GPU上，让它们分别计算输出。最后，nn.DataParallel会将每个GPU上的输出合并起来，得到最终的输出，并计算损失函数和
转载
2024-02-19 02:53:51
1067阅读
# PyTorch多卡数据并行 任务量分配教程
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现PyTorch多卡数据并行任务量分配的整体流程。下面是一个表格展示了整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 初始化模型和数据加载器 |
| 2 | 设定GPU数量 |
| 3 | 将模型转移到多个GPU上 |
| 4 | 定义数据分配策略 |
| 5
原创
2024-06-09 03:38:31
79阅读
# PyTorch GPU多卡并行训练系统设计指南
在深度学习的领域中，使用多张GPU进行模型训练可以显著提高效率，缩短训练时间。对于刚入行的小白，在你了解并实践PyTorch多卡并行训练的过程中，本文将提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
首先，我们先概述一下实现PyTorch多卡并行训练的主要步骤，以下是流程表：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 检
原创
2024-09-22 03:51:41
336阅读
本文介绍多卡并行原理，并用一个简单的例子演示 Pytorch 中的 DDP 多卡并行代码写法
原创
2023-10-07 10:24:25
3458阅读
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
转载
2023-10-23 12:36:49
306阅读
# PyTorch双卡并行教程
为了提高深度学习模型的训练速度和效率，使用多张GPU进行并行计算是非常重要的。特别是在处理大规模数据集时，双卡并行可以显著缩短训练时间。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现双卡并行训练。
## 实现流程
以下是实现PyTorch双卡并行的基本步骤：
| 步骤 | 描述
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
转载
2023-08-11 18:23:56
425阅读
