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经典重庆论坛新闻评论_义乌小程序开发制作公司_常见的营销型网站_域名注册时间查询

时间:2025/7/23 8:59:15来源:https://blog.csdn.net/weixin_43887510/article/details/147448936 浏览次数:0次
经典重庆论坛新闻评论_义乌小程序开发制作公司_常见的营销型网站_域名注册时间查询

文章目录

  • 前言
  • 一、自动并行概述
  • 二、工具函数
    • 2.1. 设备检测函数
    • 2.2. 计时器类
    • 2.3. 基准测试类
  • 三、基于GPU的并行计算
    • 3.1 定义工作负载
    • 3.2 单独运行于每个 GPU
    • 3.3 同时运行于两个 GPU
  • 四、并行计算与通信
    • 4.1 从 GPU 复制到 CPU
    • 4.2 计算与通信重叠
  • 五、同步数据并行训练流程
    • 5.1 流程分解
    • 5.2 依赖关系与并行度
  • 总结


前言

在深度学习中,计算效率是模型训练和推理的关键。随着硬件性能的提升,特别是多GPU设备的普及,如何高效利用这些计算资源成为一个重要课题。PyTorch 等深度学习框架通过自动构建计算图,提供了自动并行化的能力,使得开发者无需手动编写复杂的并行代码即可实现高效的计算。本文将通过代码示例,深入探讨 PyTorch 中自动并行的实现,涵盖工具函数、GPU并行计算、数据通信以及同步数据并行训练的完整流程,帮助读者从代码层面理解深度学习的并行优化。

完整代码:下载链接


一、自动并行概述

深度学习框架(如 PyTorch、MxNet 和飞桨)会在后端自动构建计算图。通过分析计算图中的依赖关系,框架可以识别并行执行的机会,从而优化计算效率。例如,PyTorch 的 dot 操作符能够自动利用单台机器上所有 CPU 核心或单个 GPU 的全部计算资源。然而,在单设备上并行化的收益有限,而多设备(例如多 GPU)场景下并行化的优势尤为显著。

注意:本文中的实验需要至少两块 GPU 来运行。如果你的设备不符合要求,可以通过阅读代码和分析输出结果来理解并行机制。

二、工具函数

为了支持并行计算,我们需要一些工具函数来检测可用设备、管理计时和基准测试。以下是三个核心工具函数的实现:

2.1. 设备检测函数

import torchdef try_gpu(i=0):"""如果存在,则返回gpu(i),否则返回cpu()Args:i (int, optional): GPU设备的编号,默认为0,表示尝试使用第0号GPUReturns:torch.device: 返回可用的设备对象,如果指定编号的GPU可用则返回GPU,否则返回CPU"""if torch.cuda.device_count() >= i + 1:return torch.device(f'cuda:{i}')return torch.device('cpu')def try_all_gpus():"""返回所有可用的GPU,如果没有GPU,则返回[cpu(),]Returns:list: 可用设备的列表,每个元素是一个torch.device对象"""devices = [torch.device(f'cuda:{i}') for i in range(torch.cuda.device_count())]return devices if devices else [torch.device('cpu')]

2.2. 计时器类

import time
import numpyclass Timer:"""记录多次运行时间"""def __init__(self):self.times = []self.start()def start(self):"""启动计时器"""self.tik = time.time()
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