yolo slurm 多张GPU

### 配置YOLO模型在Slurm环境中使用多GPU进行训练 #### 使用`torch.distributed.launch`模块启动分布式训练 为了使YOLO能够在多个GPU上并行执行，可以采用PyTorch提供的`torch.distributed.launch`工具来简化跨多个设备的进程管理。这通常涉及到调整命令行参数以及确保环境变量被正确设定以便于识别可用的GPU资源。 对于具体操作而言，在编写用于提交给Slurm的任务脚本时，应当指定Python解释器路径，并通过`--nproc_per_node`选项告知系统要使用的GPU数量[^1]： ```bash #!/bin/bash #SBATCH --output=logs/output.log # Log file path #SBATCH --error=logs/error.log # Error log file path #SBATCH --ntasks=1 # Number of tasks (processes) #SBATCH --cpus-per-task=8 # CPU cores per task #SBATCH --gres=gpu:4 # Request GPUs count #SBATCH --mem=64G # Memory requirement #SBATCH --time=24:00:00 # Time limit hrs:min:sec module purge # Clear any existing modules to avoid conflicts. module load cuda/11.3 # Load CUDA module version compatible with YOLOv5. export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/yolov5 # Add yolov5 directory into python search paths. python -m torch.distributed.launch \ --nproc_per_node=4 \ /path/to/train.py \ # Path to the training script within your project structure. --data custom_data.yaml \ # Configuration file specifying dataset details. --epochs 100 \ # Total number of epochs for which you want to run the experiment. --batch-size 16 \ # Batch size used during each iteration over data samples. ``` 上述脚本片段展示了如何创建一个适合于集群环境下的批处理作业描述符，其中包含了必要的硬件请求（如GPU数目）、软件依赖关系加载、工作目录初始化等内容；同时调用了`torch.distributed.launch`作为入口点来进行分布式的YOLO v5模型训练过程[^4]。 #### 数据并行 vs 分布式数据并行 当提到多卡训练时，有两种主要的方式可以选择：一种是简单的数据并行(`DataParallel`)模式，另一种则是更高效的分布式数据并行(`DistributedDataParallel`, DDP)。前者虽然易于实现但是效率较低，尤其是在大规模集群场景下表现不佳；而后者则提供了更好的性能优化机制和支持更多的特性，因此推荐优先考虑DDP方式实施多GPU加速训练任务。 #### 提交至Slurm队列前注意事项 考虑到某些高性能计算平台上可能存在的特殊限制条件——比如不允许直接在登录节点执行涉及GPU的操作——所以在正式向调度系统递交之前还需要注意以下几点事项： - 确认所编写的`.sh`脚本已经过适当调试并且可以在目标环境中正常运作； - 如果存在预处理阶段，则应将其安排在一个独立的工作流步骤里完成而非混杂在一起； - 对于长时间运行的大规模实验来说，合理规划内存分配和磁盘I/O访问策略也非常重要[^2]。