4090系列的显卡实现多GPU训练

发布日期：2023/4/28 8:05:54      浏览量：

使用多块显卡进行模型训练,可以通过多GPU训练或者模型并行两种方式实现计算资源的叠加使用:

1. 多GPU训练。这种方式是将一个模型的不同部分分配到不同显卡上训练,然后将各显卡上的梯度聚合起来更新模型。常用的实现方式有:

- TensorFlow中的MirroredStrategy:将模型的不同部分mirror到不同显卡上,实现数据并行。
- Keras中的multi_gpu_model:可以在编译模型时指定使用的GPU数,实现模型并行。
- PyTorch中的DataParallel:将模型分发到多个GPU上,实现数据并行。

使用这种方式,需要做好GPU之间的通信配置,保证它们之间可以高效同步数据和模型参数。但总体来说配置简单,适合大规模的深度学习任务。

2. 模型并行。这种方式是分别在不同显卡上部署完整的模型副本,各自处理部分数据然后汇总结果。需要在代码中明确指定哪些GPU运行哪个模型,并正确划分和管理数据。

相比多GPU训练,模型并行的配置会复杂一些,需要明确指定各模型使用的显卡和训练的数据,并在训练结束后汇总各模型的输出和参数。但是可以充分利用各显卡之间高速的NVLink通信,实现更高效的计算资源叠加使用。

所以,总体来说,4090系列的显卡是支持通过上述两种方式实现多GPU训练的。你可以根据任务的具体实际情况选择多GPU训练或者模型并行,来达到效果最好的计算资源叠加使用方案。但无论采取何种方式,都需要做好环境配置、数据划分、模型融合等工作。