[Comprensión profunda de PyTorch] Entrenamiento distribuido de PyTorch: múltiples GPU, paralelismo de datos y paralelismo de modelos

Entrenamiento distribuido de PyTorch: multi-GPU, paralelismo de datos y paralelismo de modelos

En el campo del aprendizaje profundo, la complejidad del modelo y el enorme tamaño del conjunto de datos hacen que el proceso de formación sea extremadamente desafiante. Para acelerar el proceso de capacitación, un método común es utilizar múltiples GPU para computación paralela. Como marco de aprendizaje profundo popular, PyTorch proporciona poderosas herramientas de capacitación distribuida, lo que facilita la implementación de tecnologías como múltiples GPU, paralelismo de datos y paralelismo de modelos.

Esta publicación de blog brindará una introducción detallada sobre cómo usar PyTorch para capacitación distribuida, incluida la implementación de capacitación con múltiples GPU, paralelismo de datos y paralelismo de modelos. Comenzaremos con conceptos básicos y los profundizaremos gradualmente para ayudarlo a comprender y aplicar mejor estas tecnologías.

1. Introducción a la formación distribuida

La capacitación distribuida se refiere a distribuir el proceso de capacitación en múltiples dispositivos informáticos para mejorar la velocidad y el rendimiento del entrenamiento. En PyTorch, la capacitación distribuida se puede implementar a través de módulos como y torch.nn.DataParallel. torch.nn.parallel.DistributedDataParallelEstos módulos proporcionan diferentes estrategias paralelas para diferentes escalas de tareas de capacitación.