没有问题。 2、当使用两台机器进行GPU训练时,报如下错误:WARNING: Open MPI ac ...
分布式训练 深度学习中,越来越多的场景需要分布式训练。由于分布式系统面临单机单卡所没有的分布式任务调度 复杂的资源并行等问题,因此,通常情况下,分布式训练对用户有一定的技术门槛。 在 OneFlow 中,通过顶层设计与工程创新,做到了分布式最易用,用户不需要特别改动网络结构和业务逻辑代码,就可以方便地使用 OneFlow 进行分布式训练。这是 OneFlow 区别于其它框架的最重要特性。 本文将介 ...
2021-02-15 06:47 0 287 推荐指数:
没有问题。 2、当使用两台机器进行GPU训练时,报如下错误:WARNING: Open MPI ac ...
一些分布式系统的基本概念 group 进程组。默认情况只有一个组,一个 job 为一个组,也为一个 world world size 全局进程个数 rank 表示进程序号,用于进程间的通讯。rank=0 的主机为 master 节点 local rank 进程 ...
第一篇 pytorch分布式训练[1] 在pytorch 1.6.0,torch.distributed中的功能可以分为三个主要的组件: Distributed Data-Parallel Training(DDP)是一个广泛采用的单程序多数据训练方法。使用DDP,模型会被复制到每个进程 ...
1.初始化进程组dist.init_process_group(backend="nccl")backend是后台利用nccl进行通信 2.使样本之间能够进行通信train_sampler = to ...
分布式训练 ...
本节中的代码大量使用『TensorFlow』分布式训练_其一_逻辑梳理中介绍的概念,是成熟的多机分布式训练样例 一、基本概念 Cluster、Job、task概念:三者可以简单的看成是层次关系,task可以看成每台机器上的一个进程,多个task组成job;job又有:ps、worker两种 ...
技术背景 分布式和并行计算,在计算机领域是非常重要的概念。对于一些行外人来说,总觉得这是一些很简单的工作,但是如果我们纵观计算机的硬件发展史,从CPU到GPU,再到TPU和华为的昇腾(NPU),乃至当下的热点量子计算机(QPU),其实就是一个分布式与并行计算的发展史。从简单的数据并行,到算法并行 ...
转自:https://blog.csdn.net/xs11222211/article/details/82931120#commentBox 本系列博客主要介绍使用Pytorch和TF进行分布式训练,本篇重点介绍相关理论,分析为什么要进行分布式训练。后续会从代码 ...