GPU多卡并行训练总结（以pytorch为例）

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为什么要使用多GPU并行训练 本简单来说，有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“，多GPU并行训练是不可或缺的技能。 常见的多GPU训练方法： 1.模型并行方式： 如果模型特别大，GPU显存不够，无法将一个显存放在GPU上，需要把网络的不同模块放在不同GPU上，这样可以训练比较大的网络。（下图左半部分） 2.数据并行方式： 将整个模型放在一块GPU里，再复制到每一块GPU上，同时进行正向传播和反向误差传播。相当于加大了batch_size。（下图右半部分） 在pytorch1.7 + cuda10 + TeslaV100的环境下，使用ResNet34，batch_size=16, SGD对花草数据集训练的情况如下：使用一块GPU需要9s一个epoch，使用两块GPU是5.5s， 8块是2s。这里有一个 ………………………………