使用两块gpu一起跑代码

<think>好的，用户之前问过如何在服务器上选择GPU来运行脚本，现在他们想知道如何使用两块GPU一起跑代码。我需要先回顾之前的对话，确保这次回答的一致性和连贯性。 首先，用户可能是在进行深度学习训练，因为多GPU通常用于加速训练过程。他们可能遇到了单GPU速度不够的问题，或者想处理更大的批次大小。需要确认他们的框架是PyTorch还是TensorFlow，因为不同框架的多GPU支持方式不同。 在之前的回答中，我已经介绍了如何选择GPU，包括环境变量和代码内指定。现在用户的问题是关于并行使用两块GPU，可能需要详细说明数据并行和模型并行的区别，以及具体的实现步骤。 用户可能对并行训练的概念不太熟悉，需要先解释基本概念，比如数据并行和分布式数据并行。然后分步骤说明如何在代码中实现，例如在PyTorch中使用DataParallel或DistributedDataParallel，在TensorFlow中使用MirroredStrategy。 还要考虑到用户可能的错误，比如没有正确设置环境变量，或者代码中没有将模型转移到GPU上。需要提醒常见的错误排查步骤，例如检查GPU使用情况，确保CUDA版本兼容，以及处理数据分配的问题。 此外，用户可能关心如何监控多GPU的训练情况，比如使用nvidia-smi或gpustat工具。同时，资源调度如Slurm的配置示例也会有用，特别是如果他们在集群环境中运行的话。 需要确保回答结构清晰，分点列出方法、步骤和示例代码，让用户能够逐步跟随。同时要强调最佳实践，比如使用DistributedDataParallel而不是DataParallel，因为它在效率上更高。 最后，总结使用多GPU的好处，比如加速训练、处理更大批次，以及可能的扩展性。提醒用户根据实际需求选择合适的并行策略，并参考官方文档获取最新信息。</think>在服务器上使用双GPU并行运行代码，主要通过**数据并行**或**模型并行**实现。以下是具体实现方法和关键步骤： --- ### 一、数据并行（推荐方案） #### 1. PyTorch实现 ```python import torch from torch import nn # 基础配置 device_ids = [0, 1] # 指定使用的GPU编号 model = YourModel().cuda(device_ids[0]) # 主模型放在第一个GPU # 自动数据并行 parallel_model = nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids) # 训练循环示例 for data in dataloader: inputs, labels = data inputs = inputs.cuda(device_ids[0]) # 数据自动分配到各GPU labels = labels.cuda(device_ids[0]) outputs = parallel_model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() ``` #### 2. TensorFlow实现 ```python import tensorflow as tf # 设置镜像策略 strategy = tf.distribute.MirroredStrategy(devices=['/gpu:0', '/gpu:1']) with strategy.scope(): model = create_your_model() # 模型会自动复制到两个GPU model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy') # 自动分配数据 model.fit(train_dataset, epochs=10) ``` --- ### 二、分布式数据并行（更高效） #### PyTorch分布式训练（推荐生产环境使用） ```bash # 启动命令（单节点多GPU） python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 --nnodes=1 --node_rank=0 train.py ``` ```python # 代码内配置 import torch.distributed as dist # 初始化进程组 dist.init_process_group(backend='nccl') # 模型包装 model = YourModel().to(device) model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model) # 数据采样器 train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) ``` --- ### 三、模型并行（特殊需求） 当模型过大无法放入单卡时使用： ```python class SplitModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.part1 = LayerBlock().to('cuda:0') # 前半部分在GPU0 self.part2 = LayerBlock().to('cuda:1') # 后半部分在GPU1 def forward(self, x): x = self.part1(x.to('cuda:0')) x = self.part2(x.to('cuda:1')) return x ``` --- ### 四、关键配置检查项 | 检查项 | 验证命令 | 预期结果 | |-------------------------|------------------------------|--------------------------| | GPU可见性 | `nvidia-smi -L` | 显示2个GPU设备信息 | | CUDA通信状态 | `nccl-tests/build/all_reduce_perf` | 无报错且显示带宽正常 | | 显存分配均衡性 | `watch -n 1 nvidia-smi` | 两块GPU显存占用量相近 | | 数据加载速度 | 监控`iostat -x 1` | 磁盘读取速度不成为瓶颈 | --- ### 五、常见问题解决方案 1. **CUDA内存不足**： - 减小`batch_size` - 使用`torch.cuda.empty_cache()` - 启用梯度检查点：`torch.utils.checkpoint` 2. **多卡速度未提升**： - 检查数据预处理是否在CPU完成 - 验证PCIe带宽：`sudo lshw -C bridge` - 使用`NCCL_DEBUG=INFO`环境变量输出通信日志 3. **设备不兼容**： - 统一GPU型号（混合型号需开启`CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1`） - 更新NVIDIA驱动至最新版本 --- ### 六、性能优化技巧 1. **数据加载**： ```python dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, num_workers=4, # 建议为CPU核心数×GPU数量 pin_memory=True) # 加速CPU到GPU传输 ``` 2. **混合精度训练**： ```python scaler = torch.cuda.amp.GradScaler() # PyTorch policy = tf.keras.mixed_precision.Policy('mixed_float16') # TensorFlow ``` --- 通过上述方法，双GPU训练通常可获得1.5-1.9倍的加速比。实际效果取决于： - 模型结构复杂度（通信开销占比） - 批次大小与GPU显存匹配度 - 数据预处理流水线效率 建议通过`Nsight Systems`进行性能分析： ```bash nsys profile --gpu-metrics-device=all -o report.qdrep python train.py ```