多GPU并行训练和单GPU训练网络精度对比

最新推荐文章于 2025-04-11 08:37:53 发布
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分类专栏： # 可以uda 文章标签： 网络 深度学习 pytorch
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Pytorch单GPU、多GPU训练的几个细节对比
AsajuHuishi的博客
06-03 2937
训练前 单GPU： os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' 多GPU： os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1' if torch.cuda.device_count() > 1: print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!") self.model = nn.DataParallel(self.model) 训练过程中保存模型 单GP
多GPU并行训练优化的面试题及其答案
03-29
### 多GPU并行训练优化的关键知识点 #### 数据并行（Data Parallelism） 数据并行是一种常见的并行训练策略，在这种策略下，整个训练数据集被分割成多个小批次，这些小批次随后被分发到不同的GPU上进行并行处理。...
大模型训练策略：单卡or多卡
Chrsitina_S的博客
11-04 1371
大模型训练策略
为何你的多卡4090比单卡4090还慢
最新发布
顺其自然~专栏
04-11 213
RTX4090是很多开发者首选，随着48G的全面放开，相信在未来一段时间4090依然是主流。但是很多朋友拿到自己的大宝贝跑起来才发现多卡4090比单卡居然还慢！为何出现这种情况？第一，请看你是不是被忽悠买到了酷睿i9+双卡4090的主机，酷睿处理器的PCIE总线是20条，主板上2个所谓x16的PCIE插槽实际上运行在x8的带宽，有些甚至就跑在x16+x4的带宽，性能被严重限制。第二，4090没有nvlink，如果是模型训练场景这个就很吃亏，所以像A40 / A6000这种卡出现疯狂的涨价，这些卡性能不到40
在Ascend上，单卡精度可以很好，但多卡精度很差
weixin_45666880的博客
08-15 1093
1、单卡训练后，精度很好，但是跑分布式(数据并行)精度就很差，而且卡越多精度越低，使用的优化器为Adam，请问从单卡到多卡，从哪些方便调整可是多卡达到单卡精度。或者使用大batch更新优化的优化器例如lamb等。一般情况下可以尝试调大learning rate。...
单卡训练模型与多卡训练模型的不同（YOLOv7）
weixin_48743676的博客
02-24 1584
迁移学习的多卡训练问题
单机单卡和单机多卡性能对比（自测，记录）
qq_43725659的博客
12-22 1159
单机单卡和单机多卡在卡通人脸数据上的性能对比
关于pytorch多GPU训练实例与性能对比分析
09-18
在深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的框架，它提供了方便的工具和API来构建和训练神经网络模型。...在实际应用中，应根据硬件资源、模型规模以及对训练速度和精度的需求，灵活选择合适的多GPU训练策略。
CUDA编程性能调优：PyTorch混合精度训练与多GPU并行计算实战技巧.pdf
02-21
该文档【CUDA编程性能调优：PyTorch混合精度训练与多GPU并行计算实战技巧】共计 32 页，文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等...
(源码)基于TensorFlow的多GPU CIFAR10并行训练系统.zip
11-14
多GPU并行训练: 利用TensorFlow的分布式训练能力，通过多GPU并行训练，大幅提高训练效率。 梯度同步: 实现了多GPU间的梯度同步，确保模型的同步更新，从而提高训练的稳定性和精度。 模型构建: 使用ResNet模型结构...
基于GPU的并行拟牛顿神经网络训练算法设计.pdf
09-25
结果显示，GPU并行神经网络的训练速度提升了430倍，且训练误差控制在1%左右，证明了GPU并行算法在实际应用中的高效性和精度。 关键词：神经网络、GPU、并行计算、拟牛顿算法、OpenCL（开放计算语言）、加速算法 ...
基于pytorch多GPU单机多卡训练实践
热门推荐
HUSTHY的博客
09-02 1万+
基于pytorch多GPU模型训练实践
大模型训练技巧｜单卡&多卡｜训练性能评测
05-17 3189
大模型对于计算资源的要求越来越高，如何在有限的资源下开展训练？ 对于公司尤其是个人开发者来说，是一个非常有价值的问题。 本文将主要介绍大模型训练技巧，在单卡和多卡上的不同策略，以及对于性能的评测。
pytorch单精度、半精度、混合精度、单卡、多卡（DP / DDP）、FSDP、DeepSpeed模型训练
胖胖大海的博客
11-17 6010
pytorch单精度、半精度、混合精度、单卡、多卡（DP / DDP）、FSDP、DeepSpeed（环境没搞起来）模型训练代码，并对比不同方法的训练速度以及GPU内存的使用
为什么要使用多GPU并行训练，单卡和多卡训练，bs和lr的关系
qq_15821487的博客
02-10 2118
众所周知，learning rate的设置应和batch_size的设置成正比，即所谓的线性缩放原则（linear scaling rule）。简单来说，有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。1.模型并行方式：如果模型特别大，GPU显存不够，无法将一个显存放在GPU上，需要把网络的不同模块放在不同GPU上，这样可以训练比较大的网络。2.数据并行方式：将整个模型放在一块GPU里，再复制到每一块GPU上，同时进行正向传播和反向误差传播。
pytorch多GPU训练实例与性能对比
唐人的博客
11-12 6495
以下实验是我在百度公司实习的时候做的，记录下来留个小经验。 多GPU训练 cifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始训练 cifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 开始训练 在集群中改变GPU调用个数修改 run.sh 文件 nohup srun --job-name=cf23 $pt --gres=gpu:2 -n1 bash cluster_run.sh...
Pytorch采坑记录：DDP 损失和精度比 DP 差，多卡GPU比单卡GPU效果差
weixin_45667052的博客
12-21 2681
那么此时对于8GPU而言，效果几乎等于：：1GPU：学习率=0.1，batch_size=64 * 8=如果8GPU还按之前1GPU配置：8GPU：学习率=0.1，batch_size=这种8GPU情况下，batch_size等效变大，效果就差了，参考。转换DDP模型后模型的整体学习率和batch_size都要变。解决方法是调大学习率或者调小多卡GPU的batch_size。或者调小batch_size。比如上面调大学习率改为。
单机单卡，单机多卡，多机多卡训练代码
weixin_41012399的博客
12-12 3157
pytorch并行后，假设batchsize设置为64，表示每张并行使用的GPU都使用batchsize=64来计算（单张卡使用时，使用batchsize=64比较合适时，多张卡并行时，batchsize仍为64比较合适，而不是64*并行卡数）。后面还可以用torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[1, 2])进行指定，但是必须包含set_device(1)指定的device:1的设备，缺点是仍然会存在占用一些device:0的gpu内存；
torch训练（单卡，单机多卡，多机多卡）
JoeyChen1219的博客
04-19 1171
pytorch单卡训练，单机多卡DP训练，多机多卡DDP训练
神经网络单机多gpu并行
05-16
神经网络的训练过程通常需要大量的计算资源，因此使用多个GPU并行计算可以显著加速训练过程。在单机多GPU并行中，每个GPU都有自己的内存和计算单元，可以同时处理不同的数据和计算任务，从而提高整个系统的计算效率。 在使用单机多GPU并行时，需要注意以下几点： 1. 数据划分：将数据划分为多个部分，每个GPU处理其中的一部分数据，保证每个GPU的负载均衡。 2. 模型并行：将模型划分为多个部分，每个GPU负责计算其中的一部分，同时需要进行数据通信和同步操作，保证模型的正确性。 3. GPU间通信：在进行模型并行计算时，需要进行GPU间的数据通信和同步操作，通常使用MPI或NCCL等库进行实现。 4. 优化技巧：使用混合精度计算、梯度累积等技巧可以进一步提高训练效率。 总之，单机多GPU并行可以大大加速神经网络的训练过程，但需要考虑数据划分、模型并行、GPU间通信等问题，并使用优化技巧进行性能优化。
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