当拥有多块GPU时，可以利用分布式计算（DistributedComputation）与并行计算（ParallelComputation）的方式加速网络的训练过程。在这里，分布式是指有多个GPU在多台服务器上，并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中，使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中

  大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和

"""Mydemotrainscript."""importargparseimportloggingimportosimportrandomimporttimeimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnn,optim,Tensorfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Datasetdefparse

多机一致环境：pipfreeze>requirements.txt装特定的torch，--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu118pipinstalltorch==2.2.0+cu118--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu118要将Conda/Mamba环境从一台机器同步到另一台机器，最好的

Intel显卡单机多卡FSDP模型checkpointing时AssertOut Intel显卡单机多卡FSDP模型checkpointing时AssertOut现象根因顺藤摸瓜抽丝剥茧解法最后的话现象使用HuggingFaceTrainer在单机多卡环境下对LLAMA2-7B进行LoRAfinetuning时，

moco论文代码修改为单机多卡训练的方法（使用DDP）主要修改部分解释何凯明MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning论文中的代码其实已经很精炼的，但是我用这个代码直接进行单机多卡训练，操作起来略有一点繁琐，故而将原文使用torch.multiprocessing.spawn

介绍目前大模型微调主要方案是LLaMA-Factory LLaMA-Factory中，提供了两种多卡框架：Accelerate、DeepSpeedAccelerate依赖accelerate==0.24.1transformers==4.34.1datasets==2.14.7tiktoken==0.5.1peft==0.6.2trl==0.7.1这里只列出可能冲突版本注意使用最新版本0.24.1，尝

多卡训练的主要思想是将训练数据分成多个批次或样本，在每个GPU上分别处理这些数据，然后将各个GPU计算得到的梯度进行聚合，最终更新模型参数。这样可以显著加快训练过程，特别是对于大规模的深度学习模型。多卡训练需要考虑到数据划分、梯度聚合和模型参数同步等问题，以确保各个GPU上的

前言因为课题组发的卡还没有下来，先向导师问了实验室的两张卡借用。之前都是单卡训练模型，正好在这个机会实践以下单机多卡训练模型的方法。关于DDP网上有很多资料，但都比较零碎（有些博客的代码甚至没办法run），Pytorch给出的官方文档看起来也比较吃力。因此这篇文章的主要目的是

3年前曾经写过关于分布式环境下batchnormalization是否需要特殊实现的讨论：batchnormalization的multi-GPU版本该怎么实现？【Tensorflow分布式PS/Worker模式下异步更新的情况】  当时我给出的观点就是在多卡环境下batchnormalization使用每个step内的各显卡batch上

1、前言  近期做到的一些工作涉及到多卡训练，不得不感慨深度学习真的是一个烧钱的活，顺便记录一下，主要记录用法，不涉及实现原理。2、单机多卡并行官方DDP文档：GETTINGSTARTEDWITHDISTRIBUTEDDATAPARALLELGithub仓库:Github中文文档GETTINGSTARTEDWITHDISTRIBUTED

直接在后台服务器运行输入命令nohuppython train.py >out.log2>&1&注意，一定要用“nohup<运行程序>>out.log2>&1&”，让程序在后台运行。原因是，从下载巨大的数据集，到训练YoloV5模型，前后要运行十几个小时。在这段时间里，你的笔记本电脑与MistGPU的网络连接，很可能

现在有四张卡，但是部署在windows10系统上，想尝试下在windows上使用单机多卡进行分布式训练，网上找了一圈硬是没找到相关的文章。以下是踩坑过程。首先，pytorch的版本必须是大于1.7，这里使用的环境是：pytorch==1.12+cu11.6四张4090显卡python==3.7.6使用nn.DataParallel进行分布式

一、多卡并行训练框架lightning-hydra-template这里主要使用github上开源框架lightning-hydra-template，但该框架存在一些小的问题，目前得到了解决。1.将github上lightning-hydra-template框架加入自己的仓库，然后从仓库中下载到服务器。2.修改src/utils/utils.py中的extras

目录Wenet多机多卡分布式训练PyTorch分布式训练DemoWenet分布式训练实践Wenet如何配置多机多卡分布式训练?Wenet分布式训练实验结果Wenet分布式训练如何实现？Wenet分布式训

4卡080Ti，总的batchsize=4，使用tmux挂在后台训练，经过几个小时发现一直卡在第26个epoch（共60个epoch）的第1400个batch，nvidia-smi查看发现0号和2号卡满载，1号和3号卡在休息...于是

pytorch使用DataParallel单机多卡和单卡保存和加载模型的正确方法https://zhuanlan.zhihu.com/p/432698650 设置python环境PYTHONPATHhttps://blog.csdn.net/a58635

transformer家的trainer适配了fp16、多卡...等，用起来很方便，但是之前我在实现模型的时候，发现在init里定义的线性层，在多卡上跑了以后，报错device不匹配，研究了许久，发现是traine

GPU分布式使用教程之TensorFlowTensorFlow提供了6种策略实现分布式计算，各个策略详情请参考官方文档。本文档使用MirroredStrategy实现单机多卡分布式，MultiWorkerMirr

PyTorch分布式训练简明教程 （知乎，推荐）PyTorch分布式DPP启动方式（包含完整用例） (csdn) 

当一块GPU不够用时，我们就需要使用多卡进行并行训练。其中多卡并行可分为数据并行和模型并行。具体区别如下图所示：由于模型并行比较少用，这里只对数据并行进行记录

用命令即可：python3-mtorch.distributed.launch--nproc_per_node8train.py或者使用Accelerator： https://huggingface.co/docs/transformers/v4.21.2/en/accelerate

背景单机多卡并行模型训练，使用DistributedDataParallel加速，调用超过一个GPU会发生卡死，表现为GPU0占用100%且无法继续。排查使用nvtop工具查看，发现GPU0会被分配nproc_per