分布式训练 单机多卡

最新推荐文章于 2025-10-12 15:24:32 发布
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本文系列深入探讨了在单机多卡环境下进行分布式深度学习训练的技术细节，包括理论基础、TensorFlow、PyTorch及Horovod等框架的具体实践，为读者提供了全面的分布式训练解决方案。
分布式训练 - 单机多卡（DP和DDP）
love1005lin的博客
05-04 1万+
起初为调用大规模的模型训练，单卡GPU是不够使用的，需要借用服务器的多GPU使用。就会涉及到单机多卡，多机多卡的使用。在这里记录一下使用的方式和踩过的一些坑。文中若有不足，请多多指正。 由于分布式的内容较多，笔者准备分几篇来讲一次下深度学习的分布式训练，深度学习的框架使用的是Pytorch框架。 ----1.分布式训练的理论基础 ----2.GPU训练 ----3.单机多卡的使用 ----4.多机多卡的使用 在GPU训练文章中我们已经了解到了多GPU的训练，最简单的是单机多卡操作torch.nn.DataP
单机多卡分布式训练策略——MirroredStrategy
王大呀呀的博客
03-31 700
训练开始前，该策略在 N 个 GPU 上各复制一份完整的模型备份；每次训练传入一个 batch 的数据，将数据分成 N 份，分别传入 N 个计算设备（即数据并行）；N 个计算设备在自己的内存中分别计算自己所获得数据的模型梯度；使用分布式计算的All-reduce操作，在所有 GPU 间高效交换梯度数据并进行求和，使得最终每个设备都有了所有设备的梯度之和；使用梯度求和的结果更新各个 GPU 中的模型权重；因为该策略是同步的，所以只有当所有设备均更新模型后，才进入下一轮训练。
【分布式训练】万字超详细解析单卡、多卡、分布式训练之间的区别与联系（附源码）
最新发布
Small__明的博客
10-12 953
定义：仅使用一张显卡进行训练。适用场景：资源有限的小规模模型（如 ResNet）、快速验证模型效果。优点实现简单，无需处理多卡通信。显存占用集中，调试方便。缺点训练速度受限于单卡算力和显存。不适合大规模模型或大数据集。定义：使用多张显卡并行训练，分为两种方式：：主卡负责协调所有卡的计算和通信。：每个卡独立运行一个进程，通过 AllReduce 同步梯度。适用场景：中等规模模型（如 BERT）或需要加速训练的场景。优点提升训练速度（多卡并行）。
PyTorch 单机多卡分布式训练
dididi的博客
08-03 1947
main.py train训练代码阅读心得 阅读代码官方的ImageNet例子 设备处理 args = parser.parse_args() if args.seed is not None: random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed) # 由于计算中有随机性，每次网络前馈结果有差异 # 为了避免这种结果波动，设置 cudnn.deterministic = True cudnn.deterministic
2021/02/27 -- [分布式训练]单机多卡
weixin_42618420的博客
02-27 657
pytorch 单机多卡训练 DistributedDataParallel(DDP): All-Reduce模式， 本意是用来分布式训练的，但是也可以用于单机多卡 现在官方建议DDP, DP的较少。本来是设计为多几多卡，但是单机多卡也能用。用法如下。 1.初始化使用nccl后端。 torch.distributed.init_process_group(backend="nccl") 2. 模型并行化 mode = torch.nn.parallel.DistributedDataPar
PyTorch单机多卡分布式训练（源代码讲解）
三年就是一辈子
09-27 6481
PyTorch单机多卡分布式训练
PyTorch 分布式训练DDP 单机多卡快速上手
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weixin_44966641的博客
12-11 1万+
PyTorch 单机多卡快速上手 本文旨在帮助新人快速上手最有效的 PyTorch 单机多卡训练，对于 PyTorch 分布式训练的理论介绍、多方案对比，本文不做详细介绍，有兴趣的读者可参考： [分布式训练] 单机多卡的正确打开方式：理论基础 当代研究生应当掌握的并行训练方法（单机多卡） DP与DDP 我们知道 PyTorch 本身对于单机多卡提供了两种实现方式 DataParallel（DP）：Parameter Server模式，一张卡位reducer，实现也超级简单，一行代码。 Distribute
pytorch单机多卡DistributedDataParallel (DDP)分布式训练
xwyljt的博客
09-21 3171
利用pytorch的DistributedDataParallel进行单机多卡分布式训练。
Pytorch单机多卡分布式训练
no1xiaoqianqian的博客
09-27 895
Pytorch单机多卡分布式训练
深度学习笔记（8）——单机多卡分布式训练
cs111211的博客
08-29 1793
由于chat GPT3.0的出现，开始研究大模型。而大模型需要使用大算力，故而在单卡的条件下训练模型很难快速高效完成训练，所以需要使用单机多卡并行的方式运行训练脚本，本文演示如何通过单机多卡DDP并行的方式微调完成下游任务。
【分布式训练】单机多卡（一）：理论基础
sage_wang的博客
07-13 982
最近由于有模型训练的任务，老板对已有的单机单卡模型训练的时间不满意，觉得炼丹周期太长，让我用单机多卡来对模型训练进行优化加速。这两天看了点知乎、csdn、stackoverflow上面相关的文章和问题，发现里面的坑还不少。 今天，我就给大家排排坑，介绍一下如何将已有的模型训练转成单机多卡的形式，来进行分布式训练。 1、总分 分布式训练分为这几类： l按照并行方式来分：模型并行 vs 数据并行 l按照更新方式来分：同步更新 vs 异步更新 l按照分布式训练系统架构来分：Parameter Server Arc
【一】分布式训练---单机多卡多机多卡（飞桨paddle1.8）
丨汀、的博客
06-28 5193
1.分布式训练简介 分布式训练的核心目的： 加快模型的训练速度。通过对训练任务按照一定方法拆分分配到多个计算节点进行计算，再按照一定的方法对需要汇总的信息进行聚合，从而实现加快训练速度的目的。 1.1 分布式训练的并行方式 在实际应用中，对训练任务的拆分方法是比较有限的，通常有如下几种： 数据并行：将数据集切分放到各计算节点，每个计算节点的计算内容完全一致，并在多个计算节点之间同步模型参数，我们通常称这种并行训练方法为数据并行。数据并行可以解决数据集过大无法在单机高效率训练的问题，也...
单机多卡训练-DDP
vivi_cin的博客
12-17 1169
DDP通过Ring-Reduce（梯度合并）的数据交换方法提高了通讯效率，并通过启动多个进程的方式减轻Python GIL的限制，从而提高训练速度。，建议在保存模型时，去除模型参数字典里面的module，如何去除呢，每一个epoch里面真正的打乱数据。增大batch size提高并行度。
Pytorch——distributed单机多卡分布式训练
Irving.Gao的博客
05-15 647
文章目录运行 参考文章：pytorch多gpu并行训练 运行 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE main.py nproc_per_node: 这个参数是指你使用这台服务器上面的几张显卡
Pytorch分布式训练（单机多卡）
Peanut 大本营
09-21 4289
主要两种方式：DataParallel和DistributedDataParallel DataParallel实现简单，但速度较慢，且存在负载不均衡的问题。 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： DataParallel import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from torch.utils.data import Data
Docker容器搭建单机多卡分布式训练环境
Chasey的博客
04-30 1541
使用 Docker 容器搭建单机多卡分布式的环境
pytorch：单机多卡（GPU）训练
傲笑风的博客
09-09 7828
pytorch实现单机多卡的分布式训练
PyTorch单机多卡分布式训练源码的实现与测试
资源摘要信息:"基于pytorch的单机多卡分布式训练源码" 知识点: 1. PyTorch框架简介 PyTorch是一个开源的机器学习库，由Facebook的人工智能研究团队开发。它广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等研究领域。PyTorch...
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