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PyTorch中的多GPU训练：DistributedDataParallel

在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel（DP）和DistributedDataParallel（DDP） ，DataParallel是最简单的的单机多卡实现，但是它使用多线程模型...对于 100 个数据集和 4 个 GPU，每个 GPU 每次迭代将处理 25 个数据集。 DDP 上的同步发生在构造函数、正向传播和反向传播上。在反向传播中梯度的平均值被传播到每个 GPU。...在下面的示例中，调用该方法的所有衍生进程都将具有从 0 到 3 的rank值。我们可以使用它来识别各个进程，pytorch会将rank = 0 的进程作为基本进程。...总结 以上就是PyTorch的DistributedDataParallel的基本知识，DistributedDataParallel既可单机多卡又可多机多卡。...在DP中,全程维护一个 optimizer,对各个GPU上梯度进行汇总，在主卡进行参数更新,之后再将模型参数 广播到其他GPU。 所以相较于DP, DDP传输的数据量更少,因此速度更快,效率更高。

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Pytorch中的分布式神经网络训练

多GPU下的forward和backward 基本上，给定的输入通过在批处理维度中分块在GPU之间进行分配。在前向传递中，模型在每个设备上复制，每个副本处理批次的一部分。...在向后传递过程中，将每个副本的梯度求和以生成最终的梯度，并将其应用于主gpu（上图中的GPU-1）以更新模型权重。在下一次迭代中，主GPU上的更新模型将再次复制到每个GPU设备上。...torch.distributed.gather（input_tensor，collect_list，dst）：从所有设备收集指定的input_tensor并将它们放置在collect_list中的dst...torch.distributed.all_gather（tensor_list，input_tensor）：从所有设备收集指定的input_tensor并将其放置在所有设备上的tensor_list变量中...单个GPU设置仅需要具有适当设置的启动脚本。 缺点：BatchNorm之类的层在其计算中使用了整个批次统计信息，因此无法仅使用一部分批次在每个GPU上独立进行操作。

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PyTorch分布式(5) ------ DistributedDataParallel 总述&如何使用

因为每个GPU都从完全相同的模型开始训练，并且梯度被all-reduced，因此每个GPU在反向传播结束时最终得到平均梯度的相同副本，所有GPU上的权重更新都相同，也就不需要模型同步了。...输入和输出数据将通过应用程序或模型forward()方法来放置在适当的设备中。...这使得 DDP 应用程序能够拥有与 GPU 一样多的并行读取流，并且在现实中也提供了 I/O 和计算成本之间的良好平衡。...ROLE_RANK - 对于具有相同角色worker来说，他们之间共享的rank，角色在“WorkerSpec”中被指定。 WORLD_SIZE - 工作组中worker的总数。...ROLE_WORLD_SIZE - 具有同样角色的workers总数，在 WorkerSpec之中被指定。 rdzv_id - 用户定义的id，用于唯一标识作业的工作组。

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PyTorch 分布式(1)------历史和概述

distributed包提供了几种简单的初始化方法： 共享文件系统（所有机器上的所有进程都可以访问这个文件系统） IP组播（要求所有进程在同一个网络中） 环境变量（需要用户手动指定rank，并且提供一个所有进程可访问的节点地址...”中手动指定）。...）具有优势： 每个进程维护自己的优化器，并在每次迭代中执行一个完整的优化步骤。...这些应用共同的发展轨迹是： 如果数据和模型可以放在一个 GPU 中，并且不关心训练速度，就使用单设备（single-device）训练。...请注意，DDP 可以轻松地与单机模型并行最佳实践 教程中描述的单机多设备模型并行 性相结合。 在启动并配置分布式数据并行应用程序 文件显示如何使用DDP启动脚本。

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【他山之石】“最全PyTorch分布式教程”来了！

对应的，每个GPU上会复制一个模型的副本，负责处理分配到的数据，在后向传播过程中再对每个设备上的梯度进行平均。...若指定了 batch_size, shuffle, sampler和 drop_last中的任何一个（布尔值为True或具体指定）则batch_sampler就不能再指定了，因为会自动根据参数使用相应的类...加载模型，如model = model() 指定本进程对应的GPU：torch.cuda.set_device(i) i 是当前进程对应的GPU号，以保证当前程在单独的GPU上运行 将模型放到当前设备：...model.to(device) 模型并行化：DistributedDataParallel(model,device_id=[i])。...但是注意到在它之后还有一段代码，是用来操作batch_norm的，这里不做过多解释，感兴趣可以查看原文档。 3. 指定本进程对应的GPU 4. 将模型放到当前设备 5.

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PyTorch 分布式(18) --- 使用 RPC 的分布式管道并行

这可以看作是单机模型并行最佳实践中讨论的多 GPU 流水线并行的分布式对应版本。...它首先创建DistResNet50模块的一个实例，指定了每个批次的微批次数量，还提供了两个 RPC 工作线程的名称（即“worker1”和“worker2”）。...在构造函数中，我们使用两次 rpc.remote调用将两个分片分别放在两个不同的 RPC 工作线程上，并保持RRef指向到两个模型部分，以便在前向传递中引用它们。...在构造函数之中，我们简单地将所有 ResNet50 层分成两部分，并将每个部分移动到提供的设备中。...这是因为 RPC API 需要张量驻留在 CPU 上，以避免在调用方和被调用方中的设备数量不匹配时出现无效设备错误。

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PyTorch 分布式(14) --使用 Distributed Autograd 和 Distributed Optimizer

示例RNN模型非常小，可以很容易地放入单个GPU中，但我们仍然将它的层分在两个不同worker来之上来演示如何分布式训练。开发人员可以应用类似的技术在多个设备和机器上分发更大的模型。...对于分布式后向传播，您只需要指定根的列表（list of roots），在本例中，它是loss 张量。分布式autograd引擎将自动遍历分布式计算图并正确写入梯度。...4.1 组件 RNN模型设计借鉴了PyTorch示例库 example中的word语言模型，该模型包含三个主要组件：嵌入表、LSTM层和解码器。...在EmbeddingTable子模块中，我们有意将嵌入层放在GPU上以做演示。在v1.4中，RPC总是在目标工作进程上创建CPU张量参数或返回值。...如果函数采用GPU张量，则需要显式地将其移动到适当的设备。

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讲解Distributed package doesn‘t have NCCL built in

NCCL是一种优化的通信库，用于在多个GPU之间进行快速的数据传输和同步。PyTorch中的分布式训练依赖于NCCL来实现高效的数据并行计算和参数更新，因此缺少NCCL会导致上述错误的出现。...在init_distributed函数中，我们初始化了分布式训练，并指定了通信后端为NCCL。...然后，我们定义了一个简单的神经网络模型，并使用DistributedDataParallel将模型放置到CUDA设备上。...NCCL具有以下主要特点：GPU-awareness（GPU感知）：NCCL可以检测到GPU资源并利用它们进行高效的通信。...它能够在多个GPU之间实现低延迟和高带宽的数据传输。 NCCL是一个专为GPU集群和多GPU协作而设计的通信库。它提供了高效的数据传输和通信算法，能够显著加速分布式深度学习和其他并行计算任务。

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用腾讯云批量计算(batch-compute)调度GPU分布式机器学习

train函数接收一个gpu的编号gpu作为参数，并且在第4行用其指定torch默认使用的gpu。...在第5行，将模型迁移到gpu上。cuda()函数会返回将调用该函数的对象拷贝一份到cuda memory中并返回该拷贝。如果该对象已经存在cuda memory或是正确的gpu中，则直接返回原对象。...这样，机器学习任务就可以在不同节点的多个gpu上并行地执行，不同的进程只需指定不同的rank即可。 最后将任务通过batch-compute实现自动化的任务提交和执行。...2个节点，使用带gpu的机型GN10X.2XLARGE40；通过ImageId指定cvm的镜像，在这个镜像中部署了anaconda，pytorch，nvidia driver，cuda等。...在构造函数中，DDP首先获得该module的引用，然后将module.state_dict()从master进程广播到全体进程，使得所有进程具有相同的初始状态。

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在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练

在参数服务器策略中，worker和parameter进程的数量是可变的，每个worker进程在GPU内存中维护自己的模型独立副本。...该算法提供了一种优雅的方式来同步一组进程之间的一组变量（在本例中为张量）的状态。向量在直接的worker到worker连接的序列中直接传递。...普通的PyTorch训练脚本在单个进程中执行其代码的单一副本。使用数据并行模型，情况就更加复杂了:现在训练脚本的同步副本与训练集群中的gpu数量一样多，每个gpu运行在不同的进程中。...工作进程的每个训练步骤都从其本地数据集副本中检索batch_size观测值。在四个GPU的示例情况下，这意味着有效批大小为8 * 4 = 32。 （3）在正确的设备中加载张量。...分布式计算的领域还有很多可以改进，PyTorch团队刚刚在本月获得了新的PR，该PR承诺将对DistributedDataParallel的性能进行重大改进。希望这些时间在将来的版本中降下来！

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独家 | 兼顾速度和存储效率的PyTorch性能优化（2022）

在这之后，我对本博所提供的每个点都做了详细的研究，并为每个秘籍、技巧提供了代码片段，同时标注了该秘籍、技巧对应的设备类型（CPU/GPU）或模型。 内容清单 数据加载 1....#GPU #SaveTime 4.直接在程序运行的设备上将向量、矩阵、张量创建为 torch.Tensor 当PyTorch需要用到torch.Tensor数据的时候，首先应尝试在运行它们的设备上创建它们...如果源数据是具有相同数据类型和设备类型的张量，那么torch.as_tensor(others)可以在适用的情况下，会避免复制数据。...3070)可以从混合精度中获益更多，因为它们具有张量核架构，这使得他们在性能上具有特殊的优势，完胜CUDA核心。...#GPU #DistributedOptimizations #SaveTime 总结 在本文中，制作了一个内容清单，并提供了18个PyTorch代码片段。

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Pytorch 多卡并行训练

，DistributedDataParallel 相对复杂，胜在高效 将单卡训练的 Pytorch 流程修改为多卡并行需要对代码中的关键节点进行调整，Github 上有一个仓库做了很优质的 demo...可以帮助我们（使用单进程控）将模型和数据加载到多个 GPU 中，控制数据在 GPU 之间的流动，协同不同 GPU 上的模型进行并行训练（细粒度的方法有 scatter，gather 等等）。...DistributedDataParallel 实现原理 使用 nn.DistributedDataParallel 进行Multiprocessing可以在多个gpu之间复制该模型，每个gpu由一个进程控制...这些GPU可以位于同一个节点上，也可以分布在多个节点上。每个进程都执行相同的任务，并且每个进程与所有其他进程通信。只有梯度会在进程/GPU之间传播，这样网络通信就不至于成为一个瓶颈了。...训练过程中，每个进程从磁盘加载自己的小批（minibatch）数据，并将它们传递给自己的GPU。每个GPU都做它自己的前向计算，然后梯度在GPU之间全部约简。

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PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器

在 GPU 0 之上归并梯度。 进行梯度下降，并用梯度更新主GPU上的模型参数。 将更新后的模型参数复制到剩余的从属 GPU 中，进行后续迭代。...autograd_hook 在反向传播时候进行梯度同步。 DDP 选择了在 PyTorch 内核角度修改，在 DistributedDataParallel 模型的初始化和前向操作中做了处理。...4.1 hook 同步梯度 hook 就是采用了 PyTorch 的 hook 方法，和 DDP 的思路非常类似，即在梯度计算函数之上注册了hook，其作用是在计算完梯度之后调用hook，这样all-reduce...就是在计算梯度过程中自动完成的，不需要等待 step 方法显式调用来完成（类似 DP 那样），具体来说就是： 在每个GPU之上计算损失，运行后向传播来计算梯度，在计算梯度同时对梯度执行all-reduce...因为每个GPU都从完全相同的模型开始训练，并且梯度被all-reduced，因此每个GPU在反向传播结束时最终得到平均梯度的相同副本，所有GPU上的权重更新都相同，也就不需要模型同步了。

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batch-compute & GPU分布式机器学习

train函数接收一个gpu的编号gpu作为参数，并且在第4行用其指定torch默认使用的gpu。...这里假设有多个节点，每个节点上有多个gpu，每个进程使用一块gpu。pytorch提供了分布式训练的包torch.distributed，并且支持跨节点训练。...这样，机器学习任务就可以在不同节点的多个gpu上并行地执行，不同的进程只需指定不同的rank即可。 最后将任务通过batch-compute实现自动化的任务提交和执行。...2个节点，使用带gpu的机型GN10X.2XLARGE40；通过ImageId指定cvm的镜像，在这个镜像中部署了anaconda，pytorch，nvidia driver，cuda等。...在构造函数中，DDP首先获得该module的引用，然后将module.state_dict()从master进程广播到全体进程，使得所有进程具有相同的初始状态。

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9个技巧让你的PyTorch模型训练变得飞快！

在lightning中，你不需要指定训练循环，只需要定义dataLoaders和Trainer就会在需要的时候调用它们。...在lightning中，启用16bit并不需要修改模型中的任何内容，也不需要执行我上面所写的操作。设置Trainer(precision=16)就可以了。...，在Lightning中不需要指定任何GPU，你应该把LightningModule中的模块放到正确的GPU上。...总是把输入放在设备列表中的第一个设备上。 在设备之间传输数据是昂贵的，把它作为最后的手段。 优化器和梯度会被保存在GPU 0上，因此，GPU 0上使用的内存可能会比其他GPU大得多。 9....Pytorch有一个很好的抽象，叫做DistributedDataParallel，它可以帮你实现这个功能。

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GPU捉襟见肘还想训练大批量模型？谁说不可以

我们将着重探讨以下问题： 在训练批量甚至单个训练样本大于 GPU 内存，要如何在单个或多个 GPU 服务器上训练模型； 如何尽可能高效地利用多 GPU 机器； 在分布式设备上使用多个机器的最简单训练方法...该容器可以在多个指定设备上分割输入，按照批维度（batch dimension）分割，从而实现模块应用的并行化。...这是典型 10GB GPU 内存的主要部分，意味着相对于其它 GPU，GPU - 1 会被过度使用，从而限制了并行化的效果。 如果不调整模型和／或优化方案，我们就无法轻易减少输出中的元素数量。...幸而，张航开源了一个名为 PyTorch-Encoding 的 PyTorch 包，它包含了这些定制的并行化功能。...我们将考虑使用具有两个 4 - GPU 服务器（节点）的简单但通用的设置： ?

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Pytorch多GPU训练

例如要使用物理上第0,3号GPU只要在程序中设定如下： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,3' **注意：**如上限定物理GPU后，程序实际上的编号默认为device_ids...就是说程序所使用的显卡编号实际上是经过了一次映射之后才会映射到真正的显卡编号上面的。所以device_ids这个参数后续就不用再另行设置了。...m了，而是一个DataParallel，原始的m保存在DataParallel的module变量里面。...所以所使用的0号卡，显存占用总是比较高。 负载不均衡很严重的话，建议使用DistributedDataParallel 此容器通过将mini-batch划分到不同的设备上来实现给定module的并行。...在forward过程中，module会在每个设备上都复制一遍，每个副本都会处理部分输入。在backward过程中，副本上的梯度会累加到原始module上。

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PyTorch多GPU并行训练方法及问题整理

个数, 例如我要使用第0和第3编号的GPU, 那么只需要在程序中设置: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,3' 但是要注意的是, 这个参数的设定要保证在模型加载到...model加载到GPU, 然后才能使用DistributedDataParallel进行分发, 之后的使用和DataParallel就基本一样了 2.多机多gpu训练 在单机多gpu可以满足的情况下,..., 也就是world_size 2.1.1.初始化backend 首先要初始化的是backend, 也就是俗称的后端, 在pytorch的官方教程中提供了以下这些后端 ?..., 唯一不一样的其实就是这里先将trainset送到了DistributedSampler中创造了一个train_sampler, 然后在构造train_loader的时候, 参数中传入了一个sampler...sampler提供给DataLoader, sampler的作用自定义一个数据的编号, 然后让DataLoader按照这个编号来提取数据放入到模型中训练, 其中sampler参数和shuffle参数不能同时指定

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