使用pytorch的distributeddataparallel遇到GPU0显存不均衡

已于 2024-01-15 22:01:47 修改
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于 2024-01-15 21:47:02 首次发布
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当使用DistributedDataParallel进行分布式训练时，遇到一张显卡内存占用过高导致内存溢出的问题。解决方案包括将torch.load中的map_location设置为cpu，以及在初始化模型前设置设备和清空缓存。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在使用distributeddataparallel跑分布式的时候，第一张显卡的内存占用明显高于另外三张显卡（四张显卡，batch size是16，每张卡4个batch），导致内存溢出。

解决方法：在使用torch.load加载预训练模型的时候，设置map_location=‘cpu’

ckpt=torch.load(pretrain_path,map_location='cpu')['model']

如果不生效，建议在初始化模型之前添加以下两行代码

    torch.cuda.set_device(cfg.local_rank)
    torch.cuda.empty_cache()
icewithzero
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