使用多GPU有助于提升训练速度和调参效率。
本文主要对tensorflow的示例代码进行注释解析：cifar10_multi_gpu_train.py1080Ti下加速效果如下（batch=128）单卡：
两个GPU比单个GPU加速了近一倍 ：1.简介多GPU训练分为：数据并行和模型并行单机多卡和多机多卡2.示例代码解读官方示例代码给出了使用多个GPU计算的流程：CPU 做为参数服务器多个GPU计
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2024-02-23 13:52:41
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with tf.Graph().as_default():其实这个可以有也可以没有，可能是可以让自己的思路更加清楚吧，知道这里开始新建图了。 简介当我们训练一个模型时，通常的做法是用一个 Graph 训练模型，然后用另一个 Graph 来评估模型的训练情况，因为在许多情况下，训练和测试的前向推导过程是不一样的，因为训练的时候通常包括了dropout和 BN 操作，而测试的时候则不需要或使用不一样的
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2024-03-22 10:49:32
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Multi-GPU processing w...
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2017-08-15 15:03:00
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https://github.com/allenai/bilm-tf/blob/master/bilm/training.py
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2022-08-08 09:03:19
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如何实现 Python GPU 并行 TensorFlow
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**摘要**：本文将介绍如何实现 Python GPU 并行 TensorFlow。我们将通过以下步骤逐步指导你完成整个过程。
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**目录**
- [简介](#简介)
- [步骤](#步骤)
- [步骤1：安装 CUDA 和 cuDNN](#步骤1安装-cuda-和-cudnn)
- [步骤2：安装 Ten
原创
2024-02-10 07:36:02
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上一篇我介绍了用Python来构建原型内核和常用可视化方法。这一篇我会说Tensorflow如何数据并行多GPU处理。
原创
2022-07-21 11:39:02
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以下为博客全文由于设备的处理和能力有限，在移动设备上的计算密集型机器学习模型上运行推理，对资源的要求很高。虽然转换为定点模型是一种加速的方法，但我们的用户已经要求我们提供GPU支持作为加速原始浮点模型推理的选项，且不增加量化的额外复杂性和潜在的准确性损失。我们很高兴地宣布，随着TensorFlow Lite GPU后端开发者预览版的发布，你将能够利用移动GPU来选择模型训练(如下所示)，对于不支持
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2024-05-08 09:50:06
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下面这图是的们的讲解例图：两者的渲染差距；左边为GPU，右边为CPU。GPU具有高并行结构：高并行结构就是可以并行处理逻辑运算或者图形数据。（就相当于田径比赛，你跑你的，我跑我的，都是独立的，互不干扰）。先看右边CPU的图， 一个超大的Control（控制器）和一个超大的Cache（寄存器/缓冲区）。还有四个ALU（ 逻辑运算单元）；而左边的GPU的图， Control和Cache很小，但是有非常
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2024-05-09 17:05:40
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“内容归纳” 应用程序和驱动程序之间的传输完成之前，阻塞型操作有： 1、上传数据的图形API调用； 2、显卡驱动程序中着色器编译；一、什么情况下使用：多线程渲染最适合于编译着色器或上传数据至显卡驱动器时CPU资源有限的应用程序。原因有2:主线程不会阻塞 从根本上说，一直到应用程序和驱动程序内存之间的传输完成之前，上传数据的图形API调用一定会被阻塞。此外，在许多显卡驱动程序中着色器编译
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2024-05-30 18:01:55
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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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一、多张gpu的卡上使用keras有多张gpu卡时，推荐使用tensorflow 作为后端。使用多张gpu运行model，可以分为两种情况，一是数据并行，二是设备并行。二、数据并行数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份，并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据。利用multi_gpu_model实现keras.utils.multi_gpu_model(model, gpus=Non
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2023-09-11 21:39:52
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写在前面：学习者的3个阶段：第一类学习者把书本当权威，认为很多事都有唯一正确答案；第二类学习者有一种“把知识转化为能力”的能力；第三类层次更高的学习者，被称为“学习促进者”。这类人除了自己学习能力强，还能教会别人深刻掌握知识。所以在这里写下自己在分布式训练学习过程中的笔记与各位读者分享，希望借此机会也能提高自己，争取做一位“学习促进者”。本篇文章作为入门简单介绍一些基础概念，力求简洁明确，如有不准
文章目录12.5. 多GPU训练12.5.1. 问题拆分12.5.2. 数据并行性12.5.3. 简单网络12.5.4. 数据同步12.5.5. 数据分发12.5.6. 训练12.5.7. 小结 12.5. 多GPU训练12.5.1. 问题拆分[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nffoafnV-1665751002401)(https://zh.d2l
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2024-03-08 09:20:07
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如果你使用类似C++这样的语言在单核CPU上编写你的软件，为使其能够在多个GPU上并行运行，你可能需要从头开始重写你的软件。但是在TensorFlow中并非如此。由于其符号性质，tensorflow可以隐藏所有这些复杂的过程，使你无需在多个CPU和GPU上扩展程序。让我们从在CPU上添加两个向量开始：import tensorflow as tf
with tf.device(tf.Device
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2024-03-22 12:00:40
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深度学习算法由于其数据量大、算法复杂度高等特点，常常需要采用某种形式的并行机制，常用的并行方法有数据并行（data parallel）和模型并行（model parallel）两种。尽管现有的深度学习框架大多都支持多GPU，但caffe、theano、tensorflow采用的都是数据并行，而亚马逊推出的DSSTNE（Deep Scalable
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2024-02-23 19:43:08
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近日，随着实验的深入，实验规模也越来越大，单张GPU的算力不够，同时，我又经常需要测试不同的模型，每次都搭建一个框架会很麻烦，所以我这次让框架与模型分离，以后只需要修改一点点内容就能马上上运行了原理Tensorflow多GPU运算有两种模式：异步模式，同步模式。异步模式时，不同GPU各自运行反向传播算法并独立的更新数据，这种模式理论上最快但是可能无法达到较优的训练结果。在同步模式下，各个GPU完成
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2024-03-25 23:05:41
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cpu的处理计算机的核心为cpu，它是计算机的运算和控制核心集成电路中的晶体管数量也在大幅度增长，大大的提升了cpu的性能根据摩尔定律，集成电路芯片中所集成的晶体管数量每隔18个月就翻一翻过于密集的晶体管虽然提高了cpu的处理性能，但也带来了单个芯片发热过高和成本过高的问题但是近年来受限于材料技术的发展，芯片中晶体管的数量增长已经放缓也就是说，程序已经无法简单的依赖硬件的提升来提高运行速度多核cp
目录云上深度学习实践（一）-GPU云服务器TensorFlow单机多卡训练性能实践云上深度学习实践（二）-云上MXNet实践1 背景 2015年11月9日，Google发布深度学习框架TensorFlow。Google表示，TensorFlow在设计上尤其针对克服其第一代深度学习框架DistBelief 的短板，灵活、更通用、易使用、更快，而且完全开源。在短短的一年时间内，在GitHub上，Te
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2024-06-11 22:24:49
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Top12：Windows下同时安装tensorflow-gpu1.X版本和tensorflowgpu2.X版本注意：显卡算力低于3.5，tensorflow会忽略gpu加速NVIDIA官方查找GPU算力的网址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus前言1. 配置环境1.1 安装Anaconda1.2 安装PyCharm1.3 新建Anaconda虚拟环境2
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2024-04-23 11:40:24
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在这个教程中，我们将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU。 通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单。你可以将模型放在一个 GPU：device = torch.device("cuda:0")
model.to(device)然后，你可以复制所有的张量到 GPU：mytensor = my_tensor.to(device)请注意，只是调用 my_tensor.to(d
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2023-08-05 00:45:52
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