多GPU,gpu集群

gpu有两个怎么利用 2023-12-02 10:43 964 墨鱼

gpu有两个怎么利用

多GPU,gpu集群

多GPU,gpu集群

AGPU是显卡，多个GPU可能交叉火力或桥接。还有单卡双核，即一张显卡有两个芯片。与前面章节略有不同：训练功能需要分配GPU并将所有模型参数复制到所有设备。显然，每个小批量都使用train_batch函数在多个GPU上进行处理。我们只计算一个GPU

多gpu并行训练

GPU卡之间互连→PCIe/NVlink，服务器互连→IB/以太网1.随着模型复杂程度的增加，数据互连的要求也随之提高。单GPU无法完成训练任务，需要多GPU甚至多服务器组合起来构建集群来协同工作。，并且在需要GP之后，您必须在代码中编写此代码，并且此代码必须写在所有与多GPU相关的代码前面，以指示当前进程使用的GPU编号。如果您不编写此代码，则默认情况下，所有进程都在使用CUDA_VISIBLE_DEVICES参数设置的G0中。

文明6分屏多gpu

model.eval()3.多GPU模型，多GPU加载。我已经保存了所有参数，以方便断点训练。cfgismy配置文件。more_gpure表示是否多GPU训练。如果模型保存在状态，则直接加载。，如果按模块保存，可以在机器上并行安装多个GPU（1-16）。在训练和预测时，我们将小批量计算拆分为多个GPU来实现加速。常用的拆分方案有数据并行、模型并行、通道并行（数据+模型并行）

多GPU训练

＋０＋模型并行：将模型分成一块块，每个GPU获取一块模型来计算其前向和后向结果。通常用于单个GPU无法容纳的模型。Pytorch单机多卡训练DDP的原理是什么？从分类上来说，DDP属于DataParallel。 pytorch中的多GPU训练一般有两种：DataParallel和DistributedDataParallel。DataParalleli是最简单的单机多卡实现，但它采用多线程模型，不能在多机多卡环境下使用，所以

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