目录 介绍 如何检查CUDA的可用性？ 如何获取有关cuda设备的更多信息？ 如何存储张量并在GPU上运行模型？ 如果有多个GPU，如何选择和使用GPU？...如何在GPU上储存张量并且运行模型？ 如果要在cpu上存储内容，可以简单地写： a = torch.DoubleTensor([1., 2.])...在这些Tensor上执行任何操作时，无论选择哪个设备，都可以执行该操作，结果将与Tensor保存在同一设备上。...尽管在CPU和GPU或两个GPU之间复制数据时确实进行了必要的同步，但是如果您仍然使用torch.cuda.Stream（）命令创建自己的流，那么您将必须自己照顾指令的同步 。...您可以共享张量，模型参数，也可以根据需要在CPU或GPU上共享它们。 ?
0x00 摘要 在 PyTorch DataParallel 训练过程中，其会在多个GPU之上复制模型副本，然后才开始训练。...torch.cuda用于设置 cuda 和运行cuda操作。它跟踪当前选定的GPU，默认情况下，用户分配的所有CUDA张量都将在该设备上创建。...用户可以使用 torch.cuda.device 来修改所选设备。一旦分配了张量，您可以对其执行操作，而不考虑所选设备，PyTorch 会把运行结果与原始张量放在同一设备上。...Host ：CPU及其内存。 Device ：GPU及其内存。 因此，CUDA 架构下的一个程序也对应分为两个部份：Host 代码和Device代码，它们分别在CPU和GPU上运行。...PyTorch的tensor不仅可以运行在CPU上，还可以跑在GPU，mkldnn和xla等设备，这也需要动态调度。
之论文篇 0x00 摘要 0x01 原文摘要 0x02 引论 2.1 挑战 2.2 实现和评估 0x03 背景 3.1 PyTorch 3.2 数据并行 3.3 AllReduce 0x04 系统设计...Naive Solution 工作正常，但存在两个性能问题： 集合通信在小张量上表现不佳，这在具有大量小参数的大型模型上尤为突出。...NCCL AllReduce直接在CUDA输入张量上运行，而Gloo AllReduce则在CPU输入张量上运行，以便消除在使用Gloo后端时将CUDA内存复制到CPU内存的开销。...如果模型跨越多个设备，DDP会考虑设备关联性，以确保同一存储桶中的所有参数都位于同一设备上。AllReduce的顺序也会对结果产生影响，因为它决定了多少通信可以与计算重叠。...由于位图比张量尺寸小得多，因此模型中的所有参数共享同一位图，而不是创建每桶位图（per-bucket bitmaps）。位图位于CPU上，以避免为每次更新启动专用CUDA内核。
然而，目前仍有一些TensorFlow支持但PyTorch不支持的功能，如下所示: 沿着维度翻转张量 (np.flip, np.flipud, np.fliplr) 检查张量是空值还是无限值(np.is_nan...在PyTorch中，即使支持CUDA，都必须明确地将所有东西移到设备上。 TensorFlow设备管理的唯一缺点是，即使你只使用一个GPU它也会默认占用所有GPU的显存。...在PyTorch中，代码需要更频繁地检查CUDA的可用性和更明确的设备管理，当编写能够同时在CPU和GPU上运行的代码时尤甚。...但TensorFlow需要更多的样板代码，即使它支持多种类型和设备。在PyTorch中，只需为每个CPU和GPU版本编写一个接口和相应的实现。...我在用PyTorch之前一直在用这种功能并尝试找到能替代这种功能的选择。值得庆幸的是，目前至少有两个开源项目支持这种功能。一个是istensorboard_logger，另一个是crayon。
从1.2版本开始，这样的模型将接受导出时指定的密钥。因此，使用“输入”和“输出”的推理请求可能会开始有所失败。...对于每个机器，首先识别彼此并分配唯一的数字（等级），我们提供简单的初始化方法： •共享文件系统（要求所有进程可以访问单个文件系统） •IP组播（要求所有进程都在同一个网络中） •环境变量（需要你手动分配等级并知道所有进程可访问节点的地址...•masked_copy_已重命名为masked_scatter_（在masked_copy_上已弃用）。 •torch.manual_seed现在也seed所有的CUDA设备。...•改进CUDA分叉子进程中的错误消息。 •在CPU上更快的转置拷贝。 •改进InstanceNorm中的错误消息。...•修复在非当前设备上共享CUDA张量。 •当BNε<允许的CuDNN值时，回退到THNN。 •对于MKL和OMP使用不同数量的线程时，修复线程丢失。 •改善使用CuDNN RNN时的内存使用。
包括参数和操作。然而图还能被加载进其他支持的语言（C++、Java）。这对于部署堆栈至关重要。理论上，当你想改动模型源代码但仍希望运行旧模型时非常有用。...而在PyTorch中，即使启用了CUDA，你也需要明确把一切移入设备。 TensorFlow设备管理唯一的缺点是，默认情况下，它会占用所有的GPU显存。...在PyTorch中，我发现代码需要更频繁的检查CUDA是否可用，以及更明确的设备管理。在编写能够同时在CPU和GPU上运行的代码时尤其如此。...numpy_var = variable.cpu().data.numpy() 自定义扩展 赢家：PyTorch 两个框架都可以构建和绑定用C、C++、CUDA编写的自定义扩展。...TensorFlow仍然需要更多的样板代码，尽管这对于支持多类型和设备可能更好。在PyTorch中，你只需为每个CPU和GPU编写一个接口和相应的实现。
但是，为了简单起见，我们通常也称向量和矩阵为张量。 ? ? 加载数据，设备和CUDA ? 你可能会问:“我们如何从Numpy的数组过渡到PyTorch的张量?”这就是from_numpy的作用。...它告诉PyTorch我们想让它为我们计算梯度。 你可能想为一个参数创建一个简单的张量，然后把它发送到所选择的设备上，就像我们处理数据一样，对吧?...此外，我们可以使用模型的state_dict()方法获取所有参数的当前值。 重要提示:我们需要将模型发送到数据所在的同一设备。...你注意到我们用Numpy数组构建了我们的训练张量，但是我们没有将它们发送到设备上吗?所以，它们现在是CPU张量!为什么?...对于更大的数据集，使用Dataset的_get_item__将一个样本一个样本地加载(到一个CPU张量中)，然后将属于同一小批处理的所有样本一次性发送到你的GPU(设备)是为了充分利用你的显卡RAM的方法
[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (4)--前向计算 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (4)--前向计算 0x00 摘要 0x01 论文 1.1 引论 1.1.1 数据并行...执行顺序 2.1 论文内容 2.2 解析 2.3 代码 2.4 使用 0xFF 参考 0x00 摘要 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保证前向计算执行顺序...这两个阶段分别称为向前传播和向后传播。...1.5 PyTorch 实现难点 我们最关心的是效率。为了使管道并行性按预期工作，必须以正确的顺序将任务分配给每个设备。在Pytorch中实现这一点有几个复杂之处。...特别是，如果有一个张量从设备 j^{'} 中的一层跳到设备 j>j^{'}+1 中的另一层，则该张量将被复制到中间的所有设备，因为torchgpipe无法提前知道它。
要在两个 GPU 上运行这个模型，只需将每个线性层放在不同的 GPU 上，并将输入和中间输出移动到匹配层设备的位置。...这是模型中唯一需要更改的地方。backward()和torch.optim将自动处理梯度，就好像模型在一个 GPU 上一样。您只需要确保在调用损失函数时标签与输出在同一设备上。...使用 DDP 的推荐方式是为每个模型副本生成一个进程，其中一个模型副本可以跨多个设备。DDP 进程可以放置在同一台机器上或跨多台机器，但 GPU 设备不能在进程之间共享。...如果缺少map_location，torch.load将首先将模块加载到 CPU，然后将每个参数复制到保存的位置，这将导致同一台机器上的所有进程使用相同的设备集。...它支持 CPU 上的所有点对点和集体操作，以及 GPU 上的所有集体操作。对于 CUDA 张量的集体操作的实现并不像 NCCL 后端提供的那样优化。
torch.cuda这个包增加了对CUDA张量类型的支持，它实现了与CPU张量相同的功能，但是它们利用gpu进行计算。...下表显示了哪些函数可用于CPU / CUDA张量。torch.distributions分布包包含可参数化的概率分布和抽样函数。这允许构造随机计算图和随机梯度估计器进行优化。...下一节将在一个强化学习示例中讨论这两个问题。torch.hubPytorch Hub是一个预训练模型库，旨在促进研究的重现性。...隐藏逻辑保存并恢复当前设备和所有cuda张量参数到run_fn的设备的RNG状态。但是，逻辑无法预测用户是否将张量移动到run_fn本身中的新设备。...对于PyTorch模型和张量以及咖啡因2网络和blobs，都支持标量、图像、直方图、图形和嵌入可视化。Type Infotorch的数值特性。
使用 FSDP 进行训练时，GPU 内存占用比在所有工作节点上使用 DDP 进行训练时要小。这使得一些非常大的模型的训练变得可行，因为可以容纳更大的模型或批量大小在设备上。但这也会增加通信量。...请注意，目前这将隐式地启用梯度卸载到 CPU，以便参数和梯度在同一设备上与优化器一起工作。此 API 可能会发生变化。默认值为 None，在这种情况下将不会进行卸载。...在使用这种配置时，FSDP 将会收集模型参数，逐个将其转移到 CPU 上，仅在 rank 0 上进行。当 state_dict 最终保存时，它只会在 rank 0 上填充，并包含 CPU 张量。...示例 RNN 模型非常小，可以轻松适应单个 GPU，但我们仍将其层分布到两个不同的工作器上以演示这个想法。开发人员可以应用类似的技术将更大的模型分布到多个设备和机器上。...请注意，无论模型输出的设备如何，我们都将输出移动到 CPU，因为分布式 RPC 框架目前仅支持通过 RPC 发送 CPU 张量。
分离控制和数据流 控制流的解由 Python 和优化的、在主机 CPU 上执行的 C++ 代码来处理，在设备上产生一个算子调用的线性序列。算子可以在 CPU 或 GPU 上运行。...自定义缓存张量分配器 PyTorch实现了一个自定义的分配器，它递增地构建CUDA内存的缓存并将其重新分配到之后的配额中，而无需进一步使用CUDA API。...评估 研究者对 PyTorch 和其他几个常用深度学习库的性能进行了比较，发现 PyTorch 在一系列任务上都能实现较突出的性能。...所有实验都在一个使用两个英特尔 Xeon E5-2698 v4 CPU 和一个英伟达 Quadro GP100 GPU 的工作站上执行。...精确的比例则取决于主 CPU 和 GPU 的相对性能、每个张量中的组成部件数量以及在 GPU 上实现的浮点运算的平均算法复杂性。 ? 图1： Resnet-50模型的前几步操作的轨迹。
')) 除了形状问题（张量形状不匹配）之外，您在 PyTorch 中遇到的其他两个最常见问题是数据类型和设备问题。...例如,[0:2, :]访问第1行和第2行,其中“:”代表沿轴1(列)的所有元素。虽然我们讨论的是矩阵的索引,但这也适用于向量和超过2个维度的张量。..."cuda" 意味着我们可以将所有 PyTorch 代码设置为使用可用的 CUDA 设备（GPU），如果输出 "cpu" ，我们的 PyTorch 代码将坚持使用中央处理器。...通过调用 to(device) 将张量（和模型，我们稍后会看到）放置在特定设备上。其中 device 是您希望张量（或模型）前往的目标设备。...:0') device='cuda:0' ，这意味着它存储在第 0 个可用的 GPU 上（GPU 的索引为 0，如果有两个 GPU 可用，则它们将是 'cuda:0' 和 'cuda:1' ）。
在 163 个开源模型中，该团队发现使用 2.0 可以将训练速度提高 38-76%。...真实模型示例 以 PyTorch Hub 中的 resnet50 为例： 实际运行中会发现，第一次运行速度很慢，这是因为模型正在被编译。...这里我们直接从 HuggingFace hub 下载一个预训练的模型，并进行优化： 如果从模型中删除 to(device="cuda:0") 和 encoded_input ，PyTorch 2.0...将生成为在 CPU 上运行优化的 C++ 内核。...但如果你了解 PyTorch 可以略过。
第一次调度基于设备类型和张量布局：比如是 CPU 张量还是 CUDA张量，是有步幅的张量还是稀疏的张量。...首先，有三个独立地确定张量类型的配套参数： device（设备）：描述了实际存储张量的物理内存，比如在 CPU、英伟达 GPU（cuda）、AMD GPU（hip）或 TPU（xla）上。...这些参数的笛卡尔积定义了你可以得到的所有可能的张量。现在，并非所有这些组合都有核（谁为 FPGA 上的稀疏量化张量用核?），但原则上这种组合可能有意义，因此我们至少应该支持表达它。...这刚好是因为我们有一个对所有设备类型（CPU 和 CUDA）都一样的 add 的实现；如果我们刚好有不同的实现，我们可能最终会得到 CPUFloatType::add 这样的结果。...如果你是在一台有 CPU 和 RAM 的强大服务器上 build，那么会有很愉快的体验。特别要说明，我不建议在笔记本电脑上执行 CUDA build。
比如说，TensorFlow 假设如果存在可用的 GPU，你就希望在 GPU 上运行。而在 PyTorch 中，你必须在启用了 CUDA 之后明确地将所有东西移到 GPU 上。...TensorFlow 设备管理的唯一缺陷是它会默认占用所有可用的 GPU 上的所有内存，即使真正用到的只有其中一个。但也有一种简单的解决方案，就是指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES。...有时候人们会忘记这一点，就会让 GPU 看起来很繁忙，尽管实际上它们啥也没干。 在使用 PyTorch 时，我发现我的代码需要更频繁地检查 CUDA 的可用性和更明确的设备管理。...尤其是当编写可以在 CPU 和 GPU 上同时运行的代码时更是如此。另外，要将 GPU 上的 PyTorch Variable 等转换成 NumPy 数组也较为繁琐。...TensorFlow 还是需要更多样板代码，尽管有人认为它能更简单清晰地支持多种类型和设备。在 PyTorch 中，你只需要简单地为每个 CPU 和 GPU 版本写一个接口和对应实现即可。
) # 把模型从 CPU 迁移到 GPU 上面两个方法的区别：张量不执行 inplace， 所以上面看到需要等号重新赋值，而模型执行 inplace， 所以不用等号重新赋值。...下面从代码中学习上面的两个方法： ? 下面看一下 Module 的 to 函数： ? 如果模型在 GPU 上， 那么数据也必须在 GPU 上才能正常运行。也就是说数据和模型必须在相同的设备上。...所以解决办法就是：torch.load (path_state_dict, map_location="cpu"), 这样既可以在 CPU 设备上加载 GPU 上保存的模型了。 ?...object of backend CPU but got backend CUDA for argument #2 'weight' 可能的原因：需计算的两个数据不在同一个设备上 解决方法：采用 to...be the same问题原因：数据张量已经转换到 GPU 上，但模型参数还在 cpu 上，造成计算不匹配问题。
我们可以将张量看作是由一些数据构成的，还有一些元数据描述了张量的大小、所包含的元素的类型（dtype）、张量所在的设备（CPU 内存？CUDA 内存？）...首先，有三个独立地确定张量类型的配套参数： device（设备）：描述了实际存储张量的物理内存，比如在 CPU、英伟达 GPU（cuda）、AMD GPU（hip）或 TPU（xla）上。...这些参数的笛卡尔积定义了你可以得到的所有可能的张量。现在，并非所有这些组合都有核（谁为 FPGA 上的稀疏量化张量用核?），但原则上这种组合可能有意义，因此我们至少应该支持表达它。...这刚好是因为我们有一个对所有设备类型（CPU 和 CUDA）都一样的 add 的实现；如果我们刚好有不同的实现，我们可能最终会得到 CPUFloatType::add 这样的结果。...如果你是在一台有 CPU 和 RAM 的强大服务器上 build，那么会有很愉快的体验。特别要说明，我不建议在笔记本电脑上执行 CUDA build。
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