问题

最近跑师兄21年的论文代码，代码里使用了Pytorch分布式训练，在单机8卡的情况下，运行代码，出现如下问题。
Pytorch分布式训练，其他GPU进程占用GPU0的原因
也就是说GPU(1..7)上的进程占用了GPU0，这导致GPU0占的显存太多，以至于我的batchsize不能和原论文保持一致。

解决方法

我一点一点进行debug。
首先，在数据加载部分，由于没有将local_rank和world_size传入get_cifar_iter函数，导致后续使用DALI创建pipeline时使用了默认的local_rank=0，因此会在GPU0上多出该GPU下的进程
Pytorch分布式训练，其他GPU进程占用GPU0的原因

其次，在使用torch.load加载模型权重时，没有设置map_location，于是会默认加载到GPU0上，下图我选择将模型权重加载到cpu。虽然，这会使训练速度变慢，但为了和论文的batchsize保持一致也不得不这样做了。-.-
Pytorch分布式训练，其他GPU进程占用GPU0的原因

参考文献

  1. nn.parallel.DistributedDataParallel多卡训练，第一张卡会多出进程？
声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。