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nproc前沿信息_nproc的值多少合适(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

nproc

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如何用命令行轻松实现GPU加速在之前的文章中，我已经介绍了一些加速PyTorch训练的方法，其中之一就是分布式数据并行（DDP）。今天，我想分享一种更简洁的方法来启动DDP训练，那就是通过命令行。首先，我们还是用那个经典的ToyModel和ToyDataset。代码中新增了一个`parse_args`函数，这个函数的主要作用是获取`local_rank`参数。不过，你不需要在命令行中指定这个参数，因为它会自动传递。在`train`函数中，`local_rank`可以通过`args.local_rank`和`dist.get_rank()`两种方式获得，结果是一样的。接下来，我们通过命令行来启动这个脚本。假设你的脚本文件命名为`ddp_launch_demo.py`。你可以使用以下命令： ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 ddp_launch_demo.py ``` 这里有几个关键点： `CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1`：这表示我们只使用两张GPU。 `--nproc_per_node=2`：这表示每个节点上创建两个进程。通常，建议将这个参数设置为GPU的数量，这样每个GPU都会创建一个进程。从NVIDIA的显卡管理工具（nvidia-smi）中可以看到，每张卡的PID是不同的。运行这个命令后，你会看到world_size为2，local_rank为0和1。在实际应用中，你通常只需要输出或保存第一张卡的结果，因为其他卡的结果可以通过其他方式获取。通过命令行启动DDP训练的好处是代码更加简洁，而且官方也推荐这种方法，因为它通常能提供更好的性能。希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用GPU加速！𐟚€

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