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基于ModelArts Standard运行GPU训练作业 在ModelArts Standard上运行GPU训练作业的场景介绍 在ModelArts Standard运行GPU训练作业的准备工作 在ModelArts Standard上运行GPU单机单卡训练作业 在ModelArts
目标集群的6号卡step16与标杆集群的6号卡 step16进行了api(cpu侧的torch aten算子任务下发)的性能对比。基于该对比数据,可以判断两张卡上的aten算子是否存在下发性能差异。 图8 目标集群profiling数据与标杆集群profiling数据的api下发对比
请检查CUDA_VISIBLE_DEVICES设置的值是否与作业规格匹配。例如您选择4卡规格的作业,实际可用的卡ID为0、1、2、3,但是您在进行cuda相关的运算时,例如"tensor.to(device="cuda:7")",将张量搬到了7号GPU卡上,超过了实际可用的ID号。 如果cuda相关运
错“RuntimeError: connect() timed out”。 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 如果在此之前是有进行数据复制的,每个节点复制的速度不是同一个时间完成的,然后有的节点没有复制完,其他节点进行torch.distributed.init_process_group()导致超时。
准备镜像主机 准备一台Linux x86_64架构的主机,操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”,“镜像”
量数据的下载耗时以及对本地大规格存储盘的要求容易导致分析受阻。基于本章节的分析插件,自动串联高性能挂载OBS至ModelArts环境(秒级)和advisor分析,免去数据下载耗时的同时还提升了挂载文件的读取速度,加快了advisor分析速度。 父主题: 基于advisor的昇腾训练性能自助调优指导
用系统默认里面自带的。 如果必须指定卡ID,需要注意1/2/4规格下,指定的卡ID与实际分配的卡ID不匹配的情况。 如果上述方法还出现了错误,可以去notebook里面调试打印CUDA_VISIBLE_DEVICES变量,或者用以下代码测试,查看结果是否返回的是True。 import
将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播,得到输出 主GPU(逻辑序号为0)收集各GPU的输出,汇总后计算损失 分发损失,各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数,将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下: 图1 单机多卡数据并行训练 代码改造点 模型分发:DataParallel(model)
Server上的GPU资源。 DCGM是用于管理和监控基于Linux系统的NVIDIA GPU大规模集群的一体化工具,提供多种能力,包括主动健康监控、诊断、系统验证、策略、电源和时钟管理、配置管理和审计等。 约束限制 仅适用于GPU资源监控。 前提条件 裸金属服务器需要安装dri
算维度存在高优先级的AICORE降频问题,分别为pp stage0的8号卡和pp stage3的60号卡。查看对8号卡的降频分析(图7)可以发现节点降频主要影响了FlashAttention和MatMul两类算子,导致这两类算子的计算性能劣化,从而影响了整体的训练性能。按照htm
sh脚本实现OBS和训练容器间的数据传输 自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图: 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下: 建议使用O
当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时,用户基于自己的业务,可能会有自定义GPU/Ascend驱动的需求,ModelArts面向此类客户提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力。 驱动升级有两种升级方式:安全升级、强制升级。 安全升级:不影响正在运行的业务,开
场景介绍 当Lite Cluster资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时,用户基于自己的业务,可能会有自定义GPU/Ascend驱动的需求,ModelArts面向此类客户提供了自助Lite Cluster资源池升级节点GPU/Ascend驱动的能力。 约束限制 Lite Clus
当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时,用户基于自己的业务,可能会有自定义GPU/Ascend驱动的需求,ModelArts面向此类客户提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力。 驱动升级有两种升级方式:安全升级、强制升级。 安全升级:不影响正在运行的业务,开
subprocess” 问题现象 在使用pytorch启动多进程的时候,出现如下报错: RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess 原因分析 出现该问题的可能原因如下: multiprocessing启动方式有误。
准备镜像主机 准备一台Linux x86_64架构的主机,操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”,“镜像”
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示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+GPU) 本文介绍三种使用训练作业来启动PyTorch DDP训练的方法及对应代码示例。 使用PyTorch预置框架功能,通过mp.spawn命令启动 使用自定义镜像功能 通过torch.distributed.launch命令启动 通过torch
不同机型的对应的软件配套版本 由于弹性集群资源池可选择弹性裸金属或弹性云服务器作为节点资源,不同机型的节点对应的操作系统、适用的CCE集群版本等不相同,为了便于您制作镜像、升级软件等操作,本文对不同机型对应的软件配套版本做了详细介绍。 裸金属服务器的对应的软件配套版本 表1 裸金属服务器