Pytorch多GPU训练 1. torch.nn.DataParallel torch.nn.DataParallel()这个主要适用于单机多卡。...个人一般比较喜欢在程序开始前，import包之后使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']来优先设定好GPU。...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...batch_size设定 batch——size的大小应该大于所使用的GPU的数量。还应当是GPU个数的整数倍，这样划分出来的每一块都会有相同的样本数量。...Reference: OPTIONAL: DATA PARALLELISM PyTorch官方中文 pytorch 多 gpu 并行训练 https://blog.csdn.net/qq_34243930
Keras 2.X版本后可以很方便的支持使用多GPU进行训练了，使用多GPU可以提高我们的训练过程，比如加速和解决内存不足问题。 多GPU其实分为两种使用情况：数据并行和设备并行。...我们大多数时候要用到的都是数据并行，其他需求可以参考这篇博客：Keras多GPU及分布式。...这里就给出数据并行的多GPU训练示例： from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数 model =...Originally defined at: 我使用单GPU训练的时候没有问题，改成多GPU后出现这个问题。这个问题好解决，将Tensorflow升级到1.4即可。...还有其他的改法可以参考这篇博客：[Keras] 使用多 gpu 并行训练并使用 ModelCheckpoint() 可能遇到的问题，思路都是一样的，只是改法不同。 这样就能够成功使用多GPU训练啦。
如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。 注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。...在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》： https://colab.research.google.com/drive...__version__) from tensorflow.keras import * #此处在colab上使用1个GPU模拟出两个逻辑GPU进行多GPU训练 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices...('GPU') if gpus: # 设置两个逻辑GPU模拟多GPU训练 try: tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration...') print(len(gpus), "Physical GPU,", len(logical_gpus), "Logical GPUs") except RuntimeError
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 翻译 | fendouai 编辑 | 磐石 【磐创AI导读】：本文编译自tensorflow官方网站，详细介绍了Tensorflow中多GPU的使用。...目录： 介绍 记录设备状态 手动分配状态 允许GPU内存增长 在多GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一． 介绍 在一个典型的系统中，有多个计算设备。...他们用字符串来表达，例如： •"/cpu:0": 机器的 CPU •"/device:GPU:0": 机器的 GPU 如果你只有一个 •"/device:GPU:1": 机器的第二个 GPU 如果...如果要真正限制 TensorFlow 进程可用的GPU内存量，这非常有用。 五． 在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU，则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。...使用多个 GPU 如果您想要在多个 GPU 上运行 TensorFlow ，则可以采用多塔式方式构建模型，其中每个塔都分配有不同的 GPU。
多 GPU CUDA 压力测试# 1.下载软件 $ wget https://codeload.github.com/wilicc/gpu-burn/zip/master 2.解压缩 $ unzip gpu-burn-master.zip...3.进入目录编译(确保cuda环境变量已经配置成功 nvcc -v能显示结果) $ cd gpu-burn-master make 4.编译成功后,会在当前目录生成 gpu_burn 这个文件 $ gpu_burn...5.默认执行,跑全部GPU卡,空格后面参数为时间,一般快速测试设置100,稳定性测试为500 $ ..../gpu_burn 100 6.可以指定某几张卡跑,比如指定0和1号卡 $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ..../gpu_burn 100 References# http://wili.cc/blog/gpu-burn.html GPU burn 测试gpu 如何对 Linux 操作系统的 GPU 实例进行压测
模型代码说明 通过最简单的线性回归例子，实现TensorFlow多卡gpu例子 def model_train(x_data, y_data): layer0 = tf.keras.layers.Dense...编译模型： optimizer=‘adam’，优化器：梯度下降法优化 loss=‘mse’, 损失函数：使用均方差判断误差 gpu多卡利用代码说明 gpu为true开启多卡gpu支持，官网地址https...://www.tensorflow.org/guide/gpu if gpu: tf.debugging.set_log_device_placement(True) # 多卡gpu支持...，维度必须是gpu卡的倍数 gpu_len = len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')) print("gpu_len...卡的倍数 if x_data.shape[1] % gpu_len == 0 and x_data.shape[0] % gpu_len == 0: print("执行多卡gpu") with
本文介绍GPU编程的一些重要概念。...GPU编程 GPU编程与CPU编程的思考角度不尽相同，举皮皮鲁老师的一个例子： 以加法计算为例，CPU就像大学数学教授，GPU就像几千个小学生，现在需要不借助外界，只通过纸笔，对2000个数字进行加法计算...将GPU计算结果拷贝回主机端，得到计算结果 Thread层次结构 在进行GPU并行编程时，需要定义执行配置来告知以怎样的方式去并行执行核函数。...Block大小设置 不同的执行配置会影响GPU程序的速度，一般需要多次调试才能找到较好的执行配置，在实际编程中，执行配置[gridDim, blockDim]应参考下面的方法： Block运行在SM上，...这种方法对编程者来说非常方便，不必对原有的CPU代码做大量改动。 参考资料 https://lulaoshi.info/gpu/python-cuda/cuda-intro.html
前言 在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。...Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。...使用方式 使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在两个及以上的GPU：使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的GPU数量(Windows平台类似)，其中每个GPU被编上了序号：...注意点 多GPU固然可以提升我们训练的速度，但弊端还有有一些的，有几个我们需要注意的点： 多个GPU的数量尽量为偶数，奇数的GPU有可能会出现中断的情况 选取与GPU数量相适配的数据集，多显卡对于比较小的数据集来说反而不如单个显卡训练的效果好...多GPU训练的时候注意机器的内存是否足够(一般为使用显卡显存x2)，如果不够，建议关闭pin_memory(锁页内存)选项。
目录 前言 GPU架构 GPU处理单元 概念GPU GPU线程与存储 参考 最后 ---- 前言 之前谈了谈CUDA的环境搭建....这次说一下基本的结构, 如果不了解, 还是没法开始CUDA编程的. ---- GPU架构 GPU处理单元 ?...GPU处理单元 从这张GPU概念内核图开始讲起, 会发现和CPU内核是不同的, 少了三级缓存以及分支预测等等. 但是增加了ALU, 扩大了上下文存储池....这一点在GPU编程上是要特别注意的, 也就是Host与Device. ? HOST-DEVICE 在CUDA架构下, 显示芯片执行时的最小单位是thread....想做GPU编程, 不懂结构也是不行的. 喜欢记得点赞哦, 有意见或者建议评论区见~ ----
多GPU并行 有时候想要把所有GPU用在同一个模型里，以节省训练时间，方便快速查看结果。这个时候需要用到GPU并行。 gpu并行有模型并行和数据并行，又分为同步和异步模式。...单机多卡一般采用同步的数据并行模式：不同gpu共享变量，不同gpu运算不同数据的loss和梯度后在cpu里平均后更新到被训练参数。...* gpu_nums,例如单gpu的为32，有4块gpu，则总的batchsize为32*4=128.在代码中也很清楚的显示出了tensorflow多gpu并行的原理。...注意事项 多gpu并行训练速度会提升，但不是完全线性的，因为gpu之间的通信需要时间。...多卡并行需要的cpu开销很大，所以对服务器的整体性能要求更高一些。如果服务器整体性能不是很好，还是单卡多任务吧。
GPU 编程可以称为异构编程，最近由于机器学习的火热，很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算，所以异构计算的位置越来越重要；异构编程，主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备（FPGA等）协同计算。...CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算，GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务（大规模计算任务） 编程框架： C++ AMP：Accelerator Massive Parallelism ：C++...三种异构编程框架，对比来看：CUDA和OPENCL 比 C++ AMP 更接近于硬件底层，所以前两者性能较好，C++ AMP 相对前两者 具有较高的易编程性； 三种框架的选择： 看重易用性：C++ AMP...编程语言越接近底层硬件，运行速度越快。.../cuda-c-programming-guide/index.html http://haifux.org/lectures/267/Introduction-to-GPUs.pdf (推荐) 资源多整理自网络
在《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》一文中，我们分析了在遇到什么瓶颈时需要考虑使用GPU去进行计算。本文将结合cuda编程来讲解实际应用例子。...GPU。...() { return 1; } __global__ void run_on_gpu() { printf("run_on_cpu_or_gpu GPU: %d\n", run_on_cpu_or_gpu...cuda编程规定如果没有使用修饰符修饰的默认就是__host__类型。这种设计让大家熟悉的规则成为默认的规则，可以让更多第三方代码不用修改就直接被cuda编译器编译使用。 ...cuda是一个GPU编程环境，所以它对__device__修饰的函数进行了比较多的优化。比如它会根据它的规则，让某个__device__修饰函数成为内联函数（inline）。
GPU ?...image.png CPU是被设计用来处理复杂任务的，而GPU只能做好一件事-处理百万级的低级任务（原来是被用来生成3D图形中的三角形），而且GPU有上千个ALU（算术逻辑单元），而CPU通常只有8个。...而且很多程序大部分时间都花在GPU擅长的简单运算上了，所以GPU加速程序很有必要。...CUDA编程有越来越复杂的趋势，但pyCUDA则大大简化了这个过程，并且拥有GPU加速的享受，所以面向GPU的高级编程正逐渐成为主流。 GPU内部图： ?
最终需要使用多个GPU，甚至可能需要多个流程才能实现目标。建议先阅读TensorFlow关于GPU 的官方教程。...需要与要启动的进程一样多的内核（有时内核可以处理多个“线程”，因此这是最后关注的数字）。 将使用AWS的实例p3.8xlarge，提供32个vCores和4个V100显卡。...GPU分配和内存 默认情况下，Tensorflow会为模型选择第一个可用GPU，并在设备上为进程分配完整内存。不想要两个！希望工作进程共享一个模型，但是为自己的用法分配自己的GPU集部分。...对于GPU分配，有32个进程，4个GPU，每个16GB内存。增加每个进程的内存可以提高运行模型的进程速度。...<= 3): gpu_id = 0 else: gpu_id = (1 + (self.id%(n_gpu-1)
*tower_grads): # Note that each grad_and_vars looks like the following: # ((grad0_gpu0..., var0_gpu0), ... , (grad0_gpuN, var0_gpuN)) grads = [] for g, _ in grad_and_vars:...we need a custom device function, to assign all variables to '/cpu:0' # Note: If GPUs are peered, '/gpu...their own computation graph for i in range(num_gpus): with tf.device(assign_to_device('/gpu...reach max iterations for step in range(1, num_steps + 1): # Get a batch for each GPU
前言 在上一篇的最后, 我提到了一个矩阵乘法, 这次与CPU进行对比, 从中可以很明显GPU在并行计算上的优势. ---- 计时函数 在贴出代码之前, 来看下我常用的计时函数, 可以精确到微秒级...结果图 gpu是gt750m, cpu是i7-4700mq....其实cpu是比gpu好很多的, 但是并行计算上gpu的优势依旧明显. ---- 最后 喜欢记得点赞哦, 有意见或者建议评论区见~ ----
Mariana技术团队考虑到上述问题，在Mariana的DNN多GPU并行训练框架中，选择了数据并行的技术路线，完成了升级版的单机多GPU数据并行版本。...本文描述了多GPU加速深度神经网络训练系统的数据并行实现方法及其性能优化，依托多GPU的强大协同并行计算能力，结合数据并行特点，实现快速高效的深度神经网络训练。...图2从单GPU训练到多GPU数据并行训练的概要视图 多GPU并行系统从功能上划分为用于读取和分发数据的Training Data Dispatcher和用于做数据并行训练的GPU Worker Group...多GPU数据并行框架训练的模型正在由这些产品使用。...大规模处理器编程实战(第2版). 清华大学出版社, 2013. [4] J. Duchi, E. Hazan and Y.
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...，并不能够在多机多卡的环境下使用，所以本文将介绍DistributedDataParallel，DDP 基于使用多进程而不是使用多线程的 DP，并且存在 GIL 争用问题，并且可以扩充到多机多卡的环境，...所以他是分布式多GPU训练的首选。...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。...所以如果多卡训练建议使用DDP进行，但是如果模型比较简单例如2个GPU也不需要多机的情况下，那么DP的代码改动是最小的，可以作为临时方案使用。 作者：Kaustav Mandal
Kubernetes中GPU使用 Kubernetes中通过device plugin将GPU作为一种resource来使用，因此需要先创建一个device plugin将GPU信息注册到Kubernetes...信息 [nu2ewouaoe.png] 如上，可看到nvidia.com/gpu信息，说明GPU信息已经注册到Kubernetes中。...GPU类型pod的数量。...比如一个机子上有多张GPU卡，那使用该方法时，如配置NVIDIA_VISIBLE_DEVICES为all，默认下所有的pod都会运行在第0张GPU卡上，这会导致其他GPU卡浪费。...GPU虚拟化简单实现 要想解决GPU资源合理分配问题，业界有提出GPU虚拟化技术，这里就先不展开了。
GPU的硬件架构 GPU的整体架构图 GPU实际上是一个流处理器簇 Streaming Multiprocessors（SM）的阵列。如下图所示： ?...GPU（G80/GT200）卡的组成模块图 需要指出，每个SM包含的SP数量依据GPU架构而不同，Fermi架构GF100是32个，GF10X是48个，Kepler架构都是192个，Maxwell都是128...相同架构的GPU包含的SM数量则根据GPU的中高低端来决定。...SM基本架构 GPU中的每个SM都支持数百个线程的并发执行，通常是每个GPU有多个SM，所以有可能有数千个线程并发执行。...参考 CUDA编程指南3.0 [【CUDA】学习记录（3）-硬件结构]https://www.jianshu.com/p/2fbd02311266
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
