8.4 多GPU計算 · 動手學深度學習--pytorch

# 8.4 多GPU計算 > 注：相對于本章的前面幾節，我們實際中更可能遇到本節所討論的情況：多GPU計算。原書將MXNet的多GPU計算分成了8.4和8.5兩節，但我們將關于PyTorch的多GPU計算統一放在本節討論。需要注意的是，這里我們談論的是單主機多GPU計算而不是分布式計算。如果對分布式計算感興趣可以參考[PyTorch官方文檔](https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_tuto.html)。本節中我們將展示如何使用多塊GPU計算，例如，使用多塊GPU訓練同一個模型。正如所期望的那樣，運行本節中的程序需要至少2塊GPU。事實上，一臺機器上安裝多塊GPU很常見，這是因為主板上通常會有多個PCIe插槽。如果正確安裝了NVIDIA驅動，我們可以通過在命令行輸入`nvidia-smi`命令來查看當前計算機上的全部GPU（或者在jupyter notebook中運行`!nvidia-smi`）。 ``` nvidia-smi ``` 輸出： ``` Wed May 15 23:12:38 2019 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 390.48 Driver Version: 390.48 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+======================+======================| | 0 TITAN X (Pascal) Off | 00000000:02:00.0 Off | N/A | | 46% 76C P2 87W / 250W | 10995MiB / 12196MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 1 TITAN X (Pascal) Off | 00000000:04:00.0 Off | N/A | | 53% 84C P2 143W / 250W | 11671MiB / 12196MiB | 4% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 2 TITAN X (Pascal) Off | 00000000:83:00.0 Off | N/A | | 62% 87C P2 190W / 250W | 12096MiB / 12196MiB | 100% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 3 TITAN X (Pascal) Off | 00000000:84:00.0 Off | N/A | | 51% 83C P2 255W / 250W | 8144MiB / 12196MiB | 58% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: GPU Memory | | GPU PID Type Process name Usage | |=============================================================================| | 0 44683 C python 3289MiB | | 0 155760 C python 4345MiB | | 0 158310 C python 2297MiB | | 0 172338 C /home/yzs/anaconda3/bin/python 1031MiB | | 1 139985 C python 11653MiB | | 2 38630 C python 5547MiB | | 2 43127 C python 5791MiB | | 2 156710 C python3 725MiB | | 3 14444 C python3 1891MiB | | 3 43407 C python 5841MiB | | 3 88478 C /home/tangss/.conda/envs/py36/bin/python 379MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+ ``` 從上面的輸出可以看到一共有四塊TITAN X GPU，每一塊總共有約12個G的顯存，此時每塊的顯存都占得差不多了......此外還可以看到GPU利用率、運行的所有程序等信息。 Pytorch在0.4.0及以后的版本中已經提供了多GPU訓練的方式，本文用一個簡單的例子講解下使用Pytorch多GPU訓練的方式以及一些注意的地方。 ## 8.4.1 多GPU計算先定義一個模型： ``` python import torch net = torch.nn.Linear(10, 1).cuda() net ``` 輸出： ``` Linear(in_features=10, out_features=1, bias=True) ``` 要想使用PyTorch進行多GPU計算，最簡單的方法是直接用`torch.nn.DataParallel`將模型wrap一下即可： ``` python net = torch.nn.DataParallel(net) net ``` 輸出： ``` DataParallel( (module): Linear(in_features=10, out_features=1, bias=True) ) ``` 這時，默認所有存在的GPU都會被使用。如果我們機子中有很多GPU(例如上面顯示我們有4張顯卡，但是只有第0、3塊還剩下一點點顯存)，但我們只想使用0、3號顯卡，那么我們可以用參數`device_ids`指定即可:`torch.nn.DataParallel(net, device_ids=[0, 3])`。 ## 8.4.2 多GPU模型的保存與加載我們現在來嘗試一下按照4.5節（讀取和存儲）推薦的方式進行一下模型的保存與加載。保存模型: ``` python torch.save(net.state_dict(), "./8.4_model.pt") ``` 加載模型前我們一般要先進行一下模型定義，此時的`new_net`并沒有使用多GPU: ``` python new_net = torch.nn.Linear(10, 1) new_net.load_state_dict(torch.load("./8.4_model.pt")) ``` 然后我們發現報錯了: ``` RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Linear: Missing key(s) in state_dict: "weight", "bias". Unexpected key(s) in state_dict: "module.weight", "module.bias". ``` 事實上`DataParallel`也是一個`nn.Module`，只是這個類其中有一個module就是傳入的實際模型。因此當我們調用`DataParallel`后，模型結構變了（在外面加了一層而已，從8.4.1節兩個輸出可以對比看出來）。所以直接加載肯定會報錯的，因為模型結構對不上。所以正確的方法是保存的時候只保存`net.module`: ``` python torch.save(net.module.state_dict(), "./8.4_model.pt") new_net.load_state_dict(torch.load("./8.4_model.pt")) # 加載成功 ``` 或者先將`new_net`用`DataParallel`包括以下再用上面報錯的方法進行模型加載: ``` python torch.save(net.state_dict(), "./8.4_model.pt") new_net = torch.nn.Linear(10, 1) new_net = torch.nn.DataParallel(new_net) new_net.load_state_dict(torch.load("./8.4_model.pt")) # 加載成功 ``` 注意這兩種方法的區別，推薦用第一種方法，因為可以按照普通的加載方法進行正確加載。 ----------- > 注：本節與原書基本不同，[原書傳送門](https://zh.d2l.ai/chapter_computational-performance/multiple-gpus.html)