学习笔记——GPU训练
1.单机单卡配置
单机单卡配置指在一台计算机上使用单个GPU进行模型训练。这种配置适合小规模模型和数据集，配置简单，调试方便。
PyTorch实现代码：
import torch
model = MyModel().to(device) # 设备转移
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
for data, targets in train_loader:data, targets = data.to(device), targets.to(device)outputs = model(data)loss = criterion(outputs, targets)loss.backward()optimizer.step()
2.单机多卡配置
单机多卡配置利用同一台计算机上的多个GPU协同训练，通过数据并行提高训练效率。适合中等规模模型训练。
PyTorch DDP实现：
def train_ddp(rank, world_size):setup(rank, world_size)model = DDP(model_class().to(rank), device_ids=[rank])for epoch in range(epochs):for data, targets in train_loader:data, targets = data.to(rank), targets.to(rank)loss = criterion(model(data), targets)loss.backward()optimizer.step()cleanup()
3.多机多卡配置
多机多卡配置跨越多个计算节点，每个节点包含多个GPU，适合大规模模型训练。需要处理更复杂的通信和同步问题。
PyTorch多节点实现：
def setup(rank, world_size):dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
model = DDP(model, device_ids=[local_rank])
4.性能优化建议
- 合理设置批量大小
- 优化数据加载管道
- 选择合适的通信后端
- 监控GPU利用率
- 调整学习率策略
5.适用场景选择
- 小规模实验：单机单卡
- 中等规模训练：单机多卡
- 大规模生产训练：多机多卡
每种配置都有其特点和适用场景，选择时需要综合考虑模型规模、数据集大小、硬件资源等因素。