在上文我们介绍了如何使用多线程在数据模块中进行模型训练加速，本文我们主要介绍在pytorch中如何使用DistributedDataParallel，torch.multiprocessing等模块来进行多卡并行处理提升模块训练速度...下面依次介绍下pytorch的数据并行处理和多卡多进程并行处理，以及代码上如何调整代码进行多卡并行计算。...这里主要原因是虽然模型在数据上进行了多卡并行处理，但是在计算loss时确是统一到第一块卡再计算处理的，所以第一块卡的负载要远大于其他卡。...所以在速度上DDP更快，而且避免了多卡负载不均衡问题。...修改模型 在模型创建时使用DistributedDataParallel 4. 修改数据 在dataloader构建中使用DistributedSampler
理想的激活函数应该通过使用线性概念处理非线性关系，并且应该可微分，以减少错误并相应地调整权重。所有的激活函数都存在于torch.nn库中。...计算速度较慢，并且在图形上，Sigmoid具有以下转换行为： Sigmoid激活函数存在“梯度消失”问题。...梯度消失是一个重要问题，当大量输入被馈送到神经网络并且隐藏层数增加时，梯度或导数接近于零，从而导致神经网络的不准确性。 让我们通过一个Python程序来说明Sigmoid函数的使用。...它是一个S形曲线，通过原点，并且在图形上，Tanh函数具有以下的变换行为： Tanh激活函数的问题在于它运算速度较慢且梯度消失问题仍然存在。让我们借助Python程序来说明Tanh函数的使用。...我们可以将其他激活函数与Softmax结合使用，以产生概率形式的输出。它用于多类分类，并生成其总和为1的概率输出。输出的范围在0和1之间。
在一个或多个 GPU 上训练大批量模型 你建的模型不错，在这个简洁的任务中可能成为新的 SOTA，但每次尝试在一个批量处理更多样本时，你都会得到一个 CUDA RuntimeError：内存不足。...充分利用多 GPU 机器 现在我们具体来看如何在多 GPU 上训练模型。 在多 GPU 服务器上训练 PyTorch 模型的首选策略是使用 torch.nn.DataParallel。...当多个并行前向调用由单个解释器驱动时，在前向传播中大量使用 Python 循环/调用的模型可能会被 Python 解释器的 GIL 放慢速度。...我们的训练脚本有点长，因为需要为同步化初始化分布式后端，封装模型并准备数据，以在数据的一个子集上来训练每个进程（每个进程都是独立的，因此我们需要自行处理）。...在第一台机器上，我们使用 torch.distributed.launch 来运行训练脚本： 在第二台机器上，我们类似地启动脚本： python -m torch.distributed.launch
，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，...Forking的过程 为了Forking多个进程，我们使用了 Torch 多现成处理框架。一旦产生了进程，第一个参数就是进程的索引，通常称为rank。...Dataloader 对于处理图像，我们将使用标准的ImageFolder加载器，它需要以下格式的样例数据。...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。...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
Pytorch 框架支持多卡分布式并行训练网络，可以利用更大的显存得到更大的 batchsize，同时也会倍增训练速度，本文记录 Pytorch 多卡训练实现过程。...最后，每个进程都需要知道要处理的数据的哪一部分，这样批处理就不会重叠。而Pytorch通过 nn.utils.data.DistributedSampler 来实现这种效果。...nprocs 参数中填入进程数量，一般为需要使用的显卡数量 import torch.multiprocessing as mp mp.spawn(self....reduced_loss = reduce_mean(loss, self.device_num) 保存模型 保存模型其实可以正常保存，不过如果不加处理会有额外开销 多进程训练模型时，保存模型在每个进程中都会有这一步操作...解决方案 仅保存 module 的部分 torch.save(m.module.state_dict(), path) 加载时仍使用 DP m=nn.DataParallel(Resnet18()
(-) 比 Torch 笨重许多；更难理解 (-) 已预定型的模型不多 (-) 计算图纯粹基于 Python，所以速度较慢 Theano及其生态系统 深度学习领域的学术研究者大多依赖 Theano，Theano...Theano 和 NumPy 一样，是处理多维数组的学习库。Theano 可与其他学习库配合使用，非常适合数据探索和研究活动。...相比之下，Deeplearning4j 的目标是成为深度学习领域的 Scikit-learn，力求以可扩展、多个 GPU 或 CPU 并行的方式让尽可能多的控制点实现自动化，在需要时与 Hadoop 和...谷歌 DeepMind、Facebook 等大型科技公司使用 Torch 的某些版本，由内部团队专门负责定制自己的深度学习平台。Lua 是上世纪九十年代早期在巴西开发的多范例脚本语言。...如不考虑依赖用Cython 加速的情况，任何用 Python 写成的代码在根本上速度都相对较慢。不可否认，运算量最大的运算都是用 C 或 C++ 语言编写的。
macos中的文件管理文件，默认隐藏，这里可以忽略print(path_list)主要两种方式：DataParallel和DistributedDataParallelDataParallel实现简单，但速度较慢...DistributedDataParallel本身是实现多机多卡的，但单机多卡也可以使用，配置稍复杂。...demo如下：DataParallelimport torchimport torch.nn as nnfrom torch.autograd import Variablefrom torch.utils.data...="nccl")input_size = 5output_size = 2batch_size = 30data_size = 90# 2） 配置每个进程的gpulocal_rank = torch.distributed.get_rank...index] def __len__(self): return self.lendataset = RandomDataset(input_size, data_size)# 3）使用
环境 2.2 部署新的 conda 环境到 Pycharm 2.3 安装 cuda 2.4 下载安装 cuDNN 2.5 下载安装 pytorch 2.5.1 方法一：利用官网找到的命令行语句 （速度较慢...下载安装 pytorch 进入pytorch官网：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 2.5.1 方法一：利用官网找到的命令行语句 （速度较慢...2.5.2 方法二：下载 pytorch 的 whl 文件到本地安装（速度较快） 注：① 文件路径尽量选用绝对路径，可有效避免报错 ② 为加快安装速度，避免报“超时”错误，亦可输入下面命令语句...(args.seed) # 为当前GPU设置随机种子；如果使用多个GPU，应该使用torch.cuda.manual_seed_all()为所有的GPU设置种子。...为True时表示每个epoch都对数据进行洗牌 sampler：Sampler，可选。从数据集中采样样本的方法。 num_workers：int，可选。加载数据时使用多少子进程。
弊 比Torch笨重许多；更难理解 弊 已预定型的模型不多 弊 计算图纯粹基于Python，所以速度较慢 Theano及其生态系统 深度学习领域的学术研究者大多依赖Theano，Theano...Theano和NumPy一样，是处理多维数组的学习库。Theano可与其他学习库配合使用，非常适合数据探索和研究活动。...谷歌DeepMind、Facebook等大型科技公司使用Torch的某些版本，由内部团队专门负责定制自己的深度学习平台。Lua是上世纪九十年代早期在巴西开发的多范例脚本语言。...如不考虑依赖用Cython加速的情况，任何用Python写成的代码在根本上速度都相对较慢。不可否认，运算量最大的运算都是用C或C++语言编写的。...虽然Java的速度不及 C 和 C++，但它仍比许多人想象得要快，而我们建立的分布式系统可以通过增加节点来提升速度，节点可以是 GPU 或者 CPU。也就是说，如果要速度快，多加几盒处理器就好了。
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 。...PyTorch 1.0，Tensorflow 2.0的发布以及新的GPU可能已经改变了这一点……] 因此，您可以看到，即使必须在开始和结束时与主设备进行通信，并行处理也绝对有帮助。...因此，您可以在此处使用Python的多处理模块中的Queue，Pipe，Array等。...此外，为了使其更快，他们添加了一个方法share_memory_（），该方法使数据进入任何进程时都可以直接使用，因此将数据作为参数传递给不同的进程将不会复制该数据。...您可以在此处的“池和进程”部分中使用上面的方法，并且要获得更快的速度，可以使用share_memory_（）方法在所有进程之间共享张量，而无需复制数据。 9.
前言 摸到了组里配备的多卡服务器，对于一个习惯单卡环境的穷学生来说，就像是鸟枪换炮，可惜这炮一时还不会使用，因此就有了此番学习。...由于数据集比较简单，因此下面仅比较单卡和多卡的训练速度，整体精度差异不大。 单卡训练 单卡训练比较常规，所使用的服务器的环境是单卡TITAN Xp显卡。...程序花费时间84.19秒，这比单卡训练快了不少，然而这速度也不是随卡的数量进行线性增长，因为需要考虑到多卡之间的通讯开销。...如果强行使用0-5六张卡，会导致整体速度变慢，花费时间上升到127.15秒，可见当一个卡上再同时跑不同程序时，会拖慢整体的进程。...多机多卡DDP有三种启动方法：torch.distributed.launch / torch.multiprocessing / Slurm Workload Manager 使用实例[2]： ###
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）。...测试结果发现 Apex 的加速效果最好，但与 Horovod/Distributed 差别不大，平时可以直接使用内置的 Distributed。Dataparallel 较慢，不推荐使用。...官方也曾经提到用 DistributedDataParallel 解决 DataParallel 速度慢，GPU 负载不均衡的问题，目前已经很成熟了～ 与 DataParallel 的单进程控制多 GPU...使用 torch.multiprocessing 取代启动器 有的同学可能比较熟悉 torch.multiprocessing，也可以手动使用 torch.multiprocessing 进行多进程控制...这些 API 可以帮助我们控制进程之间的交互，控制 GPU 数据的传输。在自定义 GPU 协作逻辑，汇总 GPU 间少量的统计信息时，大有用处。
一 分布式训练策略数据较多或者模型较大时，为提高机器学习模型训练效率，一般采用多GPU的分布式训练。...新的库的主要亮点有：新的 torch.distributed 是性能驱动的，并且对所有后端 (Gloo，NCCL 和 MPI) 完全异步操作显着的分布式数据并行性能改进，尤其适用于网络较慢的主机，如基于以太网的主机为...model = torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1,2,3]).cuda()函数，这个函数只是实现了在单机上的多GPU训练，根据官方文档的说法，甚至在单机多卡的模式下...(args.local_rank) # 这里设定每一个进程使用的GPU是一定的 torch.distributed.init_process_group( backend="nccl", init_method...(model)这里，把我们平时使用的单机多卡，数据并行的APImodel = torch.nn.DataParallel(model).cuda()换掉即可。
设置进程组 4.1.2 简单模型 4.1.3 处理速度偏差 4.1.4 保存和加载检查点 4.2 将 DDP 与模型并行相结合 0x05 如何多进程启动 5.1 先决条件 5.2 应用进程拓扑 5.3...因此，用户需要负责平衡进程间的工作负载分布。有时，由于网络延迟，资源争用，不可预测的工作负载峰值等原因，处理速度的偏差是不可避免的。...在使用 DDP 时，一种优化是只在一个进程中保存模型，然后在所有进程中加载模型，从而减少写入开销（这其实很像数据库中的读写分离）。...DDP 也适用于多 GPU 模型。DDP 在使用大数据训练大模型时候特别有用。...0x05 如何多进程启动 前面提到，如果应用程序需要跨机器边界进行扩展，需要使用多机 DistributedDataParallel 和 启动脚本。
减少保存的数据量，增加吞吐效率（对分布式而言重要） 深度学习（Deep Learning）中的有监督训练，训练数据一开始就存放在数据集中，因此可以进行数据预处理，预加载等操作。...这对多进程、分布式的通信很重要，直接影响通信效率。 网络训练时，数据一定会从产生地（在内存中的 env）传输到使用地（在显存中的优化器 optimizer），数据量越小，吞吐效率越高。 2.3....但是随机抽样的速度较慢，将位于不同内存空间的元素组成批次数据时较慢。...但是随机抽样的速度较慢。PyTorch 官网上的 RL 入门教程就使用了这种方法。...到达最大容量时，依照指针让新的记忆覆盖旧的记忆。抽样时使用 Numpy 自带的方法。速度较快，且代码优雅。
另一方面，由于数据并行化可能影响收敛速度，该评测还在多GPU卡的情况下比较了收敛速度。 评测使用合成数据集和真实数据集。合成数据集主要用于评估运行时间，真实数据集用于测量收敛速度。...GPU数量变为4个时，TensorFlow和Torch没有实现进一步的提速。 而收敛速度往往随着GPU数量的增加而增快。...单个GPU时，Torch的训练融合速度最快，其次是Caffe、CNTK和MXNet，TensorFlow最慢。...当GPU的数量增加到4时，CNTK和MXNet的收敛速度率接近Torch，而Caffe和TensorFlow收敛相对较慢。 ?...至于收敛速度，MXNet和Torch最快，CNTK稍慢，但也比Caffe和TensorFlow快得多。 ? ResNet-56：单GPU时，Torch用时最少。多个GPU时，MXNet往往更高效。
优化历程 pytorch在训练模型时，需要先加载模型model和数据data，如果有GPU显存的话我们可以将其放到GPU显存中加速，如果没有GPU的话则只能使用CPU了。...由于加载模型以及数据的过程比较慢。所以，我这边将加载过程放在了项目启动时加载。...cuda表示使用torch的cuda。模型数据加载之后所占的GPU显存大小大约在1370MB。优化的目标就是在训练完成之后将这部分占用的显存释放掉。...所以，模型model和数据data不能放在项目启动的时候加载，只能放在调用训练的函数时加载，但是由于加载比较慢，所以只能放在一个异步的子线程或者子进程中运行。...这是因为Python3中使用 spawn启动方法才支持在进程之间共享CUDA张量。而用的multiprocessing 是使用 fork 创建子进程，不被 CUDA 运行时所支持。
每个GPU使用这些数据来独立计算梯度更新。例如，如果你要使用两个GPU和32的批处理大小，一个GPU将处理前16条记录的向前和向后传播，第二个处理后16条记录的向后和向前传播。...在接收到开始信号后，每个工作进程从数据集中提取一个分离的批处理，并为该批处理计算一个梯度。 worker使用all-reduce算法来同步他们各自的梯度，本地计算所有节点上相同的平均梯度。...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。...在主进程中运行时，此方法在MASTER_ADDR：MASTER_PORT上设置套接字侦听器，并开始处理来自其他进程的连接。一旦所有进程都已连接，此方法将处理建立对等连接，以允许进程进行通信。...尽管如此，如果你不想花费额外的时间和精力邮箱使用多GPU训练，DataParallel实可以考虑的。
可见，固定传输的速度是可分页传输的两倍多。（我的测试发现，基本上能跑满PCIe的带宽。）..., dtype=torch.float32).pin_memory() # 目标设备 device = torch.device("cuda") # 使用mp.spawn启动多进程测试...0] 普通内存到GPU传输时间: 1.054590 秒 [进程 0] 固定内存到GPU传输时间: 0.012945 秒 [进程 0] 固定内存的传输速度是普通内存的 81.47 倍 [进程 1] 普通内存到...GPU传输时间: 1.169124 秒 [进程 1] 固定内存到GPU传输时间: 0.013019 秒 [进程 1] 固定内存的传输速度是普通内存的 89.80 倍 可以看到速度还是非常快的。...秒 [进程 1] 固定内存的传输速度是普通内存的 1.01 倍 [进程 0] 普通内存到GPU传输时间: 0.013752 秒 [进程 0] 固定内存到GPU传输时间: 0.013593 秒 [进程
比其他worker更慢，导致整个训练pipeline需要等待慢的worker，整个集群的训练速度受限于最慢机器的速度。...（TF中同步范式使用SyncReplicasOptimizer优化器） 异步模式刚好相反，每个worker只关心知己的进程，完成计算后就尝试更新，能与其他多个worker同步梯度完成取决于各worker...整个训练过程一般只有一个进程，多GPU之间的通信通过多线程的方式，模型参数和梯度在进程内是共享的(基于NCCL的可能不大一样)。...多机单卡：操作上与多机多卡基本一致 多机多卡：多机多卡是最典型的分布式架构，所以它需要较好的进程间的通讯机制(多worker之间的通信)。...1.5 通信技术 分布式条件下的多进程、多worker之间的通信技术，常见的主要有：MPI、NCCL，GRPC等。 MPI主要是被应用在超算等大规模计算领域，机器学习场景下使用较少。
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