ddp

从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练

其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。多机多卡训练主要介绍两种实现方式，一种是通过horovod库，一种是DDP方式。

AI大模型探索者·2025-03-22 12:50

PyTorch分布式训练

本文结构：分布式训练概述环境设置数据并行（DDP）模型并行启动训练性能优化建议示例代码参考资料和相关问题以下是为您整理的PyTorch分布式训练教程指南：一、PyTorch分布式训练核心概念数据并行：通过分割数据集实现多

阳光明媚大男孩·2025-03-13 02:16

分布式多卡训练(DDP)踩坑

多卡训练最近在跑yolov10版本的RT-DETR，用来进行目标检测。单卡训练语句（正常运行）：pythonmain.py多卡训练语句：需要通过torch.distributed.launch来启动，一般是单节点，其中CUDA_VISIBLE_DEVICES设置用的显卡编号，也可以不用，直接在main.py里面指定device也行，–nproc_pre_node每个节点的显卡数量。python-m

m0_54804970·2025-03-03 11:05

VQ-Diffusion 深度解析与实战指南

该模型通过将DDP

晏灵昀Odette·2025-02-27 23:45

梯度累加（结合DDP）梯度检查点

梯度累加目的梯度累积是一种训练神经网络的技术，主要用于在内存有限的情况下处理较大的批量大小（batchsize）。通常，较大的批量可以提高训练的稳定性和效率，但受限于GPU或TPU的内存，无法一次性加载大批量数据。梯度累积通过多次前向传播和反向传播累积梯度，然后一次性更新模型参数，从而模拟大批量训练的效果。总结：显存限制：GPU/TPU显存有限，无法一次性加载大批量数据。训练稳定性：大批量训练通常

糖葫芦君·2025-02-25 23:16

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-dist.py

dist.pyultralytics\utils\dist.py目录dist.py1.所需的库和模块2.deffind_free_network_port()->int:3.defgenerate_ddp_file

红色的山茶花·2025-02-09 12:36

7.1.普通一维DP问题

普通一维DP问题在C++中，一维动态规划（1DDP）是处理线性序列问题的核心方法。这类问题的状态通常只依赖前一两个状态，可以用一维数组（或变量）存储中间结果。

赵鑫亿·2025-02-03 19:39

C编程下的数据类型

复制4yy//复制光标所在以及下行总共4行进行复制粘贴p/4p//粘贴操作粘贴4行删除dd//删除光标所在的行剪切ddp//剪切操作是删除和粘贴的组合选中shiftv//按住方向键实现选择行，之后按y实现多行选择

十万个秋刀鱼·2024-02-03 21:23

基于Pytorch的DDP训练Mnist数据集

在前几期的博文中我们讲了pytorch的DDP，但是当时的demo是自制的虚拟数据集（Pytorch分布式训练：DDP），这期文章我们使用Mnist数据集做测试，测试并完善代码。

Silver__Wolf·2024-01-30 07:03

20240126如何在线识别乌克兰语字幕？

Kruty.1918.2019.1080p.AMZN.WEB-DL.DDP5.1.H.264-LA.mkv2019[寒冷的1918]Kruty18[BT下载-迅雷下载]-云下载-SAW1_20240126

南棱笑笑生·2024-01-28 11:09

Pytorch分布式训练：DDP

DDP的大致原理是模型进行拷贝，数据多路输入在模型中求梯度、求多个模型的均值梯度统一做反向传播，大致的前向传播如下图，反向太复杂了不描写，感兴趣

Silver__Wolf·2024-01-26 18:04

【挑战全网最易懂】深度强化学习 --- 零基础指南

网络DQN演员-评论家算法：多智能体强化学习核心框架PPO近端策略优化算法演员-评论家的改进算法：近端策略优化算法PPO、优势演员-评论家算法A2C、异步优势演员-评论家算法A3C、深度确定性策略梯度DDP

Debroon·2024-01-19 14:17

lecture12 直接配点法（Direct Collocation）

目录轨迹优化的直接法（DirectTrajectoryOptimization）序列二次规划（SequentialQuadraticProgramming）直接配点法（DirectCollocation）DDP

我爱科研00·2024-01-18 19:49

Pytorch基础知识点复习

文章目录并行计算单卡训练多卡训练单机多卡DP多机多卡DDPDP与DDP的优缺点PyTorch的主要组成模块Pytorch的主要组成模块包括那些呢？

卡拉比丘流形·2024-01-18 05:43

HW3 基于iLQR/DDP四旋翼控制

HW3基于iLQR/DDP四旋翼控制题目需求在本题中，需要实现迭代LQR算法（iterativeLQR）即微分动态规划DDP的高斯牛顿近似版本。

我爱科研00·2024-01-16 13:14

5.Pytorch模型单机多GPU训练原理与实现

文章目录Pytorch的单机多GPU训练1)多GPU训练介绍2)pytorch中使用单机多`GPU`训练`DistributedDataParallel`(DDP)相关变量及含义a)初始化b)数据准备c

恒友成·2024-01-15 00:07

remote pdb使用记录

最近接触的代码框架使用了ddp加速训练，导致pdb不好用了。具体来说，在ddp训练时，用单卡训练，跟非ddp模式是一致的，python-mpdbxxx.py的模式也能正常用pdb。

一往而深_·2024-01-14 18:47

PyTorch数据并行（DP/DDP）浅析

一直以来都是用的单机单卡训练模型，虽然很多情况下已经足够了，但总有一些情况得上分布式训练：模型大到一张卡放不下；单张卡batchsize不敢设太大，训练速度慢；当你有好几张卡，不想浪费；展示一下技术。由于还没遇到过一张显卡放不下整个模型的情况，本文的分布式训练仅限数据并行。主要从数据并行的原理和一些简单的实践例子进行说明。文章目录原理介绍DataParallel小样DistributedDataP

Miha_Singh·2024-01-08 10:53

2019-02-28 模拟考试试卷

ul-liol-lidl-dt-ddp-br效果image.png

ZxYi·2024-01-05 05:56

学习使用DDP: DistributedDataParallel

Pytorch中用于分布式训练的模块，相较与比较老的DataParallel更高效，易用（我在使用DataParallel时经常遇到参数和数据没有在一块卡的报错情况，非常烦人），简单说DP是一进程多线程，DDP

BlueagleAI·2024-01-03 16:07

DDP分布式训练的官方demo及相关知识

3.DDP让进程组的所有worker进行通信4.torch.utils.

Dreaming_of_you·2024-01-02 02:49

[pytorch] 分布式训练 Distributed Data-Parallel Training (DDP)

[pytorch]DistributedData-ParallelTrainingIntroclustertorch.nn.DataParallelPrerequisiteforDistributedDataParallelPrincipleBackendsNVIDIANCCLInitializetheprocessgroup(dist.init_process_group)torch.nn.pa

liyihao76·2023-12-31 07:48

Pytorch多机多卡的多种打开方式

JMXGODLZ·2023-12-31 07:18

unhandled system error, NCCL version 2.7.8

在宿主机上运行基于DDP的pytorch训练程序没问题，进入docker后运行，出现"unhandledsystemerror,NCCLversion2.7.8"的错误。

wujpbb7·2023-12-27 15:14

Pytorch采坑记录：DDP 损失和精度比 DP 差，多卡GPU比单卡GPU效果差

结论：调大学习率或者调小多卡GPU的batch_size转换DDP模型后模型的整体学习率和batch_size都要变。

就只有一∞点难·2023-12-22 08:53

『PyTorch学习笔记』分布式深度学习训练中的数据并行(DP/DDP) VS 模型并行

分布式深度学习训练中的数据并行(DP/DDP)VS模型并行文章目录一.介绍二.并行数据加载2.1.加载数据步骤2.2.PyTorch1.0中的数据加载器(Dataloader)三.数据并行3.1.DP(

AI新视界·2023-12-04 16:15

pytorch使用GPU炼丹笔记

1.1直接在终端或shell脚本中设定：1.2python代码中设定：2.使用函数set_device使用多GPUDP方法DDP方法需要先初始化数据集的处理模型初始化单节点多GPU分布式训练实验结果原理

赤坂·龙之介·2023-12-04 16:45

Linux C语言网络编程(学习笔记一)：socket实现本地通信

目录1.网络编程常识2.简单的本地通信2.1socket实现本地通信2.2相关API讲解2.3服务端和客户端代码演示Linux的网络连接是通过内核完成的，其支持多种网络协议，如TCP/IP、IPX、DDP

ssz__·2023-12-04 12:02

深度学习Pytorch代码相关总结

1、多GPU训练Pytorch分布式训练DataParallel和DistributedDataParallel详解_ncllbackend_九点澡堂子的博客-CSDN博客关于DDP单卡多GPU训练：为防止出现

lybllybl·2023-11-23 04:21

pytorch单精度、半精度、混合精度、单卡、多卡（DP / DDP）、FSDP、DeepSpeed模型训练

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内存的使用代码：pytorch_model_trainFairScale

胖胖大海·2023-11-21 03:02

【PyTorch教程】如何使用PyTorch分布式并行模块DistributedDataParallel(DDP)进行多卡训练

本期目录1.导入核心库2.初始化分布式进程组3.包装模型4.分发输入数据5.保存模型参数6.运行分布式训练7.DDP完整训练代码本章的重点是学习如何使用PyTorch中的DistributedDataParallel

自牧君·2023-11-15 00:36

「已解决」使用DDP多卡训练在All distributed processes registered. Starting with 8 processes卡死

使用DDP进行多卡加速训练，卡在以下位置：--------------------------------------------------------------------------------

Ceder1c·2023-11-13 05:35

多卡训练Runtime Error: Function BroadcastBackward returned an invalid gradient at index XXX

代码在单卡训练时没有问题，但是在多卡训练（DP或者DDP模式）时，会在loss.backward()处报错，但是报错并不详细，只停留在loss.backward()，再往后就是pytorch后端C++代码了

YuhsiHu·2023-11-13 04:32

设置GPU实现深度学习单卡、多卡训练

任务背景：在使用YOLOv5的过程中，使用DDP模式时，对其相关操作记录如下一、查看服务器显卡使用情况nvidia-smi怎么看呢？

Mr.□·2023-11-09 03:41

数据并行(DP)、张量模型并行(TP)、流水线并行(PP)

三种主流数据并行的实现方式，详见：图解大模型训练之：数据并行上篇(DP,DDP与ZeRO)-知乎图解大模型训练之：数据并

yuncy_lucky·2023-11-03 07:15

分布式训练原理总结（DP、PP、TP 、ZeRO）

2014）1.2.2Ring-AllReduce（2017）1.3同步范式1.4大模型训练的目标公式二、数据并行2.1DataParallel（DP)2.2DistributedDataParallel（DDP

神洛华·2023-11-03 06:27

国际物流常见风险如何规避_箱讯科技

国际物流基础知识01什么是“双清包税”和“双清不包税”双清包税上门又叫双清包税到门，意思就是DeliveredDutyPaid(…namedplaceofdestination)=DDP术语，是卖方承担责任

xiangxun2022·2023-10-31 18:53

【Pytorch】物理cpu、逻辑cpu、cpu核数、pytorch线程数设置

上周末写ddp，常常遇到中途退出的问题，解决中途遇到了很多CPU线程数和核心数的问题，记录如下1.物理cpu、逻辑cpu、cpu核数、超线程这一部分主要来自什么是物理cpu，什么是逻辑cpu，什么cpu

leSerein_·2023-10-26 00:18

【分布式】大模型分布式训练入门与实践 - 04

大模型分布式训练数据并行-DistributedDataParallel1.1背景1.2PyTorchDDP1）DDP训练流程2）DistributedSampler3）DataLoader:Parallelizingdataloading4

canmoumou·2023-10-25 12:44

PyTorch训练（三）：DDP（DistributedDataParallel）【“单机多卡”、“多机多卡”分布式训练模式】【支持混合精度（fp16/fp32）】【只将数据并行，模型大于显卡则不行】

DistributedDataParallel（DDP）：All-Reduce模式，本意是用来分布式训练，但是也可用于单机多卡。

u013250861·2023-10-22 00:17

Pytorch ddp切换forward函数验证ddp是否生效

DDP及其在pytorch中应用ddp默认调用forward函数，有些模型无法使用forward函数，可以对模型包装一下。

青盏·2023-10-21 23:18

pytorch单机多卡训练--完整示例代码

目录指定可用GPU数据并行（DataParallel）分布式数据并行（DistributedDataParallel，DDP）1.构建并初始化进程组2.分发数据3.构建DDP模型4.保存模型5.开始运行多卡训练

coolhuhu~·2023-10-20 00:02

pytorch分布式数据训练结合学习率周期及混合精度

而往往一个高精度的模型需要训练时间很长，所以DDP分布式数据并行和混合精度可以加速模型训练。混精可以增大batchsize.如下提供示例代码，经过官网查阅验证的。原始代码由百度文心一言提供。

牛andmore牛·2023-10-18 12:02

详解PyTorch FSDP数据并行(Fully Sharded Data Parallel)

2.详细介绍传统的数据并行(DDP)是在每一个GPU卡上保存整个model

MLTalks·2023-10-18 02:20

pytorch DDP训练遇到EOF问题

最近在使用pytorch的DDP(分布式数据并行)训练网络时，使用tensorboard记录损失和精度变化曲线，在训练完毕后一直会弹出以下错误，程序无法正常结束。

风致black·2023-10-15 19:38

ubuntod安装datasophon问题记录

问题描述：主机agent分发报红解决步骤一：修改datasophon-worker.tar.gz文件解压/opt/datasophon/DDP/packages目录下的datasophon-worker.tar.gz

贾斯汀玛尔斯·2023-10-10 19:42

可能影响DDP性能

1.transpose或permute造成内存不连续。#beforeoutput_tensor=in_tensor.transpose(1,3)#afteroutput_tensor=in_tensor.transpose(1,3).contiguous()2.切片操作造成内存不连续。#beforeinput_tensor=input_tensor[:,:H,:W,:]#afterinput_te

billbliss·2023-10-06 15:44

解决DDP的参数未参与梯度计算

将find_unused_parameters改成False之后，如果出现模型有些参数未参与loss计算等错误。可以用环境变量来debug查看log。export TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=DETAIL代码上可以用以下方法查看。#checkparameterswithnogradforn,pinmodel.named_parameters():ifp.gradisNonean

billbliss·2023-10-06 15:14

分布式并行训练（DP、DDP、DeepSpeed）

[pytorchdistributed]01nn.DataParallel数据并行初步数据并行vs.模型并行数据并行：模型拷贝（perdevice），数据split/chunk（对batch切分）每个device上都拷贝一份完整模型，每个device分别处理1个batch的一部分(如batch_size=64,2个device,每device处理32个样本)梯度反向传播时，每个设备上的梯度求和(求

Yuezero_·2023-10-01 04:32

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