以下实验是我在百度公司实习的时候做的,记录下来留个小经验。
多GPU训练
cifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始训练
cifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 开始训练
在集群中改变GPU调用个数修改 run.sh 文件
nohup srun --job-name=cf23 $pt --gres=gpu:2 -n1 bash cluster_run.sh $cmd 2>&1 1log.cf50_2GPU &
修改 –gres=gpu:2 即可
Python 文件代码修改
parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=96*2, help='batch size')
修改对应 batch size 大小,保证每块GPU获得等量的训练数据,因为batch_size的改变会影响训练精度
最容易实现的单GPU训练改为多GPU训练代码
单GPU:logits, logits_aux = model(input)
多GPU:
if torch.cuda.device_count()>1:#判断是否能够有大于一的GPU资源可以调用 logits, logits_aux =nn.parallel.data_parallel(model,input) else: logits, logits_aux = model(input)
缺点:不是性能最好的实现方式
优点:代码嵌入适应性强,不容易报错
性能分析
该图为1到8GPU训练cifar10——97.23网络的实验对比
可以看到单核训练600轮需要53小时、双核训练600轮需要26小时、四核16、六核14、八核13。
在可运行7小时的GPU上的对比实验:单核跑完83轮、双核跑完163轮、四核跑完266轮
结论:性价比较高的是使用4~6核GPU进行训练,但是多GPU训练对于单GPU训练有所差异,训练的准确率提升会有所波动,目前发现的是负面的影响。
以上这篇关于pytorch多GPU训练实例与性能对比分析就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
pytorch,GPU,训练
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
- 群星《前途海量 电影原声专辑》[FLAC/分轨][227.78MB]
- 张信哲.1992-知道新曲与精丫巨石】【WAV+CUE】
- 王翠玲.1995-ANGEL【新艺宝】【WAV+CUE】
- 景冈山.1996-我的眼里只有你【大地唱片】【WAV+CUE】
- 群星《八戒 电影原声带》[320K/MP3][188.97MB]
- 群星《我的阿勒泰 影视原声带》[320K/MP3][139.47MB]
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[320K/MP3][148.91MB]
- 刘雅丽.2001-丽花皇后·EMI精选王【EMI百代】【FLAC分轨】
- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
- 群星.2008-本色·百代音乐人创作专辑【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
- 群星.2020-同步过冬2020冀待晴空【环球】【WAV+CUE】
- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]