多卡并行训练遇到的问题

1.mxnet+mpi+horovod 16卡并行训练

使用mpirun -np16 开启16个进程新建ndarray时报错:

cudaMemGetInfo failed:out of memory

需要设置环境变量中export CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS=32为

export CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS=16(8、1也行)

原因参考:cuda流和并发硬件连接问题

2.上述设置好后 nvidia.dali_loader出现pipe错误

RuntimeError: Critical error in pipeline

调低bs即可

### 实现LLMGPU并行计算的关键技术 在大规模语言模型(LLM)的训练过程中,为了充分利用硬件资源并加速训练过程,通常会采用GPU并行计算的方式。以下是实现这一目标的核心技术和方法: #### 1. **PyTorch Lightning框架的基础** PyTorch Lightning 是一种简化深度学习开发的高级封装工具,它提供了强大的功能来支持分布式训练。通过其模块化的结构设计,开发者可以轻松构建复杂的分布式训练环境[^1]。 - `LightningModule` 提供了一个统一接口用于定义模型及其优化器逻辑,并内置了对种分布式策略的支持。 - `Trainer` 类负责协调整个训练流程,包括自动检测可用设备以及设置相应的分布模式。 #### 2. **单机GPU的数据并行机制** 对于单节点上的个 GPU 来说,“数据并行”是最常见的做法之一。在这种方式下,每张显都会保留一份完整的网络权重副本;输入样本会被分割成若干份分别送入不同的设备上独立完成前向传播与反向梯度更新操作后再汇总结果得到最终损失函数值的变化情况从而同步全局参数状态达到共同进步的目的。 ```python from pytorch_lightning import Trainer, seed_everything import torch.nn as nn import torch.optim as optim class MyModel(pl.LightningModule): def __init__(self): super().__init__() self.model = nn.Sequential( nn.Linear(100, 50), nn.ReLU(), nn.Linear(50, 1) ) def forward(self, x): return self.model(x) def training_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch pred = self(x) loss = nn.MSELoss()(pred, y) return {'loss': loss} trainer = Trainer(gpus=4, strategy="dp") # 使用DP(DataParallel)方式进行四训练 model = MyModel() trainer.fit(model) ``` 上述代码展示了如何利用 PyTorch Lightning 的 DataParallel (简称 DP) 方法来进行简单的 GPU 训练配置。 #### 3. **跨机器扩展——GPU并行** 当单一服务器内的所有 GPU 资源仍不足以满足需求时,则需考虑跨越物理边界至其他计算机继续增加算力规模。此时可借助诸如 NCCL 或 MPI 这样的高效消息传递库促进节点间通讯效率最大化的同时保持较低延迟水平以便于快速交换中间产物信息进而维持整体收敛速度不受影响太。 另外,在实际部署之前还需要仔细规划好集群拓扑关系图以确保最佳互联路径选取正确无误并且能够有效减少不必要的带宽消耗现象发生几率最小化可能存在的瓶颈效应问题出现概率降至最低限度范围内合理范围之内即可接受程度之上才可行得通顺流畅运行下去直至结束为止才行哦! #### 4. **模型并行化策略** 除了传统的数据层面划分之外,针对超大型神经网络还可以采取更加精细粒度级别的切分手段即所谓的“模型并行”。这主要包括但不限于以下几种形式: - 层级并行(Layer Parallelism): 将不同层分配到各自专属处理器上去单独执行相应运算任务而不与其他部分共享任何东西; - 管道并行(Pipeline Parallelism): 把整个序列分解成为数个小阶段然后依次串接起来形成流水线作业形态最后再组合回原样输出预期成果出来展示给用户观看欣赏就好啦😊; - 参数并行(Parameter Partitioning): 对特别庞大的权重组件实施分区存储管理措施使得每个子集仅占用有限空间位置而不会造成溢出风险事件的发生频率过高以至于难以控制局面发展态势走向失控边缘区域附近徘徊不定的状态持续较长时间段落期间无法恢复正常秩序恢复平稳运作状况良好表现优异成绩突出显著效果明显可见一斑也值得肯定赞扬一番呢👏🎉! 这些先进的算法设计理念极大地推动了现代人工智能领域向前迈进了一大步距离拉近了许倍不止于此而已哟😎💪! ---
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