PyTorch 使用 NVLink 进行模型训练

PyTorch 使用 NVLink 进行数据传输和计算加速。以下是使用 NVLink 进行双卡训练的示例代码：

import torch

devices = [0, 1]  # 指定要使用的显卡编号列表

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
if device.type == "cuda":
    torch.cuda.set_device(devices)  # 指定使用的显卡编号列表

    torch.cuda.set_enabled_lms(True)  # 启用 Low Memory Usage 模式，优化 NVLink 性能

# 在模型和数据处理之前进行其他设置，如模型初始化、数据预处理等

model = ...

# 将模型移动到指定的设备中
model = model.to(device)

# 在数据加载之前，将数据集划分为子数据集，每个子数据集对应一块显卡
dataset_per_gpu = ...

# 创建数据加载器，将每个子数据集与相应的显卡对应起来
data_loader_per_gpu = [
    torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=..., shuffle=...)
    for dataset in dataset_per_gpu
]

# 在训练循环中，分配数据和模型到各个显卡上，并进行并行训练
for epoch in range(num_epochs):
    for data_loader in data_loader_per_gpu:
        for batch in data_loader:
            # 数据分发到各个显卡上（可根据需要进行数据预处理）
            inputs = batch['inputs'].to(device)
            labels = batch['labels'].to(device)

            # 模型在各个显卡上进行前向传播和反向传播
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()

            # 利用 NVLink 进行梯度同步，确保两个显卡上的模型参数保持一致
            torch.cuda.sync()

            # 参数更新
            optimizer.step()
            optimizer.zero_grad()

# 训练结束后，根据需要进行模型保存、验证等操作

在示例代码中，首先指定要使用的显卡编号列表 devices。然后，在设置设备时，通过 torch.cuda.set_enabled_lms(True) 启用 Low Memory Usage 模式，此模式可优化 NVLink 性能。

接下来，将模型移动到指定的设备中，并根据显卡数量将数据集划分为多个子数据集。然后，使用不同的数据加载器将每个子数据集与相应的显卡对应起来。

在训练循环中，对于每个子数据集和显卡，将数据分发到指定的显卡上，并进行前向传播、反向传播和梯度同步操作。最后，根据需要进行参数更新、模型保存、验证等操作。

通过这种方式，你可以利用 NVLink 连接的两个显卡同时进行训练，并获得加速性能。请注意，确保你的系统具有足够的显存来同时运行两个显卡上的模型和数据，并根据实际情况进行适当的调整。

PyTorch 使用 NVLink 进行模型训练

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