首页 > TAG信息列表 > ddp

pytorch模型加DDP进行单机多卡分布式训练

1.接受local_rank的参数() 不能自己替换--local_rank的数值 如果有import导入dataloader,init的代码必须要在dataloader之前。 import argparse # 运行时,torch.distributed.lunch 会自动传入参数0,1,2来表示是第几个进程 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--

[ACNOI2022]唯一可做之题

题目 题目背景 连续两天写 LCT + ddp \texttt{LCT}+\texttt{ddp} LCT+ddp,今天一看,感觉仍然 d

DDP训练

from os import stat import os import time import argparse import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, sample

DDP

Distributed data parallel 1. Preface ​ 首先了解DP(data parallel),DP的本质是先将整个batch加载到主线程上,然后将batch分成小块传输到别的GPU进行工作。(其batchsize为总batchsize) ​ DP将模型参数默认放在GPU-0上,本质上是将训练参数从GPU-0拷贝到其他GPU训练,用GPU-0进行梯度的汇

pytorch的DP和DDP

参考 https://andrew.gibiansky.com/blog/machine-learning/baidu-allreduce/# https://zhuanlan.zhihu.com/p/343951042 本文只记录一下,为什么DDP的通信比DP的高效。 1、DP  假设共有K个GPU,GPU的通信带宽是B,每个GPU要发送的数据量是P(所有参数的梯度信息),那GPU0接收完所有信息

框架中的DDP和buffer

pytorch中的nn.Module.register_buffer及DDP模块的一些小知识 作用:给一个nn的Module添加一个buffer,而且不会被认为是一个model的parameter。BN的running_mean就是一个buffer。这个buffer会被para一起,存储到模型里面(除非显示的使用persistent=False)。是否persistant的区别就是会

深度学习中的分布式训练

1. 为什么需要分布式训练 随着人工智能与深度学习的发展,大规模和超大规模的模型越来越受到业界的推崇。以NLP行业为例,从最开始的Bert-base只有1亿左右的参数量,到千亿级别的GPT-3,再到今年6月发布的目前全球最大预训练模型“悟道2.0”,参数规模达到惊人的1.75万亿,整个业界都由一种向

DDP.动态树分治

"动态 DP"&动态树分治--DDP 题面 每次强制点的权值,求整棵树的最小覆盖子集 概念: 最小覆盖子集:从V中取尽量少的点组成一个集合,使得E中所有边都与取出来的点相连 通俗理解:两座城市相连,其中必须选一个城市,求选出最少的城市数量 \[f[u][0]=\sum f[v][1] \]\[f[u][1]=\sum\min\{f[v][

动态DP(DDP)学习笔记

动态DP 动态DP就是将 \(DP\) 的状态作为一个向量,\(DP\) 的转移写成一个矩阵,因为矩阵乘法的结合律,我们可以用数据结构维护矩阵的积,然后就能够支持单点修改区间查询了。 洛谷P4719 【模板】"动态 DP"&动态树分治 Description 给定一棵 \(n\) 个点的树,点带点权。 有 \(m\) 次操作,每次

PyTorch分布式训练详解教程 scatter, gather & isend, irecv & all_reduce & DDP

PyTorch分布式训练详解教程 scatter, gather & isend, irecv & all_reduce & DDP 本文将从零入手,简单介绍如何使用PyTorch中的多种方法进行分布式训练。 具体而言,我们将使用四种方法,分别是: (1)scatter, gatter; (2)isend, irecv; (3)all_reduce; (4)DataDistributedParallel (DDP

动态DP,ddp

动态DP?动态动态规划? 个人理解:动态DP,就是普通DP加修改操作,然后就变成了个毒瘤题。 直接就着例题写吧。 例题 P4719 【模板】"动态 DP"&动态树分治 求树上最大独立集。要求支持修改点权。n<=1e5. 算法原理 首先不带修的最大独立集是一个NOIP题: \(f[cur][0/1]\) 表示 \(cur\) 选/不选

高性能5G核心网,动力从何而来?

核心网,是整个通信网络的大脑,是不可或缺的重要组成部分。网络的管理控制、鉴权认证等关键功能,主要由核心网负责。核心网的能力是否强大,直接影响了整个网络的性能表现。5G时代,整个移动通信网络架构发生了翻天覆地的变化,为了实现超高速率,超低时延,超大连接,网络的方方面面都进行了改

菜鸡学习之路:洛谷 P1020 --DP问题初步入门

P1020 导弹拦截 题目描述 某国为了防御敌国的导弹袭击,发展出一种导弹拦截系统。但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天,雷达捕捉到敌国的导弹来袭。由于该系统还在试用阶段,所以只有一套系统,因

javascript – 使用Node.js创建DDP服务器

由于node.js版本的限制,最新版本的Meteor无法在系统上使用.必须使用常规node.js创建DDP服务器,Meteor设置将连接到该服务器. 可以使用node-ddp-client在node.js中创建DDP客户端,但是我们如何创建DDP服务器?解决方法:回答这个可能为时已晚,无论如何这可能不是一个好的答案.这不是一件

javascript – 在非流星网页中嵌入流星应用程序

我试图在网络服务器(B)上运行的服务器(A)上嵌入一个流星应用程序(a)(在我的情况下,流星应用程序在meteor.com上运行,网页(b)已构建在Drupal上托管在运行nginx和php的另一台服务器上.我找到了以下可能的解决方案,但没有一个正常或优雅. >将应用程序(a)插入网页上的iframe(b):不能很好

DDP

#include<bits/stdc++.h>#define reg register int#define il inline#define fi first#define se second#define mk(a,b) make_pair(a,b)#define numb (ch^'0')using namespace std;typedef long long ll;template<class T>il void rd(T &x){ ch

DDP入门

DDP,即动态动态规划,可以用于解决一类带修改的DP问题。 我们从一个比较简单的东西入手,最大子段和。 带修改的最大子段和其实是常规问题了,经典的解决方法是用线段树维护从左,右开始的最大子段和和区间最大子段和,然后进行合并。 现在我们换一种方法来解决它。我们假设\(f[i]\)表示以i为

洛谷P4719 【模板】动态dp(ddp LCT)

题意 题目链接 Sol 动态dp板子题。有些细节还没搞懂,待我研究明白后再补题解。。。 #include<bits/stdc++.h> #define LL long long using namespace std; const int MAXN = 1e5 + 10, INF = INT_MAX; template<typename A, typename B> inline bool chmax(A &x, B y) { return