在运行VideoChat-7B等预训练大模型时,所需要的显存超出了我单卡的显存,我在服务器上有4张3080-10G显卡,怎样才能同时使用4张卡来运行这个模型?
单卡显存不足时如何进行多卡推理?
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要解决这个问题,你需要利用NVIDIA的并行计算平台CUDA以及cuDNN库来实现模型在多GPU上的分布式训练和推理。这里是一个基于PyTorch的示例步骤,展示如何将 VideoChat-7B 等大型模型扩展到多GPU上。
首先,确保你的系统已经安装了最新版本的PyTorch、CUDA和cuDNN,并且所有显卡都支持NCCL(NVIDIA Collective Communication Library)用于GPU间的通信。你可以通过以下命令检查NCCL版本:
nvidia-smi --query-gpu=nccl_version,memory.total --format=csv
接下来,我们将分步设置多GPU环境并运行模型:
-
安装必要的库: 如果尚未安装,可以使用pip安装
torch
,torchvision
, 和torch_cluster
库:pip install torch torchvision torch_cluster
-
编写多GPU运行脚本:
在Python脚本中,你需要设置设备(这里指GPU),然后创建一个数据加载器,使其能够并行地处理每个GPU的数据。最后,在模型上分布数据,并执行推理。
import torch from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP from torch.utils.data.distributed import DistributedSampler # 设置设备 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") num_gpus = torch.cuda.device_count() # 假设你有一个名为data_loader的函数,它返回一个数据集迭代器 data_loader = data_loader(batch_size=your_batch_size) # 创建分布式数据加载器 sampler = DistributedSampler(data_loader.dataset) data_loader = torch.utils.data.DataLoader( data_loader.dataset, batch_size=data_loader.batch_size, shuffle=False, num_workers=data_loader.num_workers, pin_memory=True, sampler=sampler ) # 将模型复制到所有GPU上,并使用DDP封装 model = YourModelClass(*args, **kwargs).to(device) model = DDP(model, device_ids=[i for i in range(num_gpus)]) # 开始推理 with torch.no_grad(): for inputs, targets in data_loader: inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device) outputs = model(inputs) # 处理输出...
-
启动多进程: 由于PyTorch不支持在单个进程中跨多个GPU运行,你需要为每个GPU启动一个新的进程。可以使用
torch.multiprocessing.spawn
来实现这一点。这是一个简单的例子:import torch.multiprocessing as mp def run(rank, world_size): # 上述脚本中的代码放在这里,但不需要device设置部分 ... if __name__ == "__main__": mp.spawn(run, args=(num_gpus,), nprocs=num_gpus, join=True)
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配置环境变量: 在运行脚本之前,确保设置了以下环境变量,以便正确地分配工作负载:
export MASTER_ADDR=localhost export MASTER_PORT=12345 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python your_script.py
这里,
MASTER_ADDR
和MASTER_PORT
用于定义主节点的地址和端口,CUDA_VISIBLE_DEVICES
指定参与工作的GPU列表。
注意:上述代码仅作为示例,实际应用中你需要根据具体的模型和数据集调整代码。例如,可能需要修改模型类
YourModelClass
、数据加载器data_loader
和模型的输入输出处理逻辑。如果你使用的是预训练模型,确保该模型支持并行化。对于VideoChat-7B这样的模型,你可能需要找到相应的开源实现,因为它们通常不包含在标准的PyTorch库中。解决 无用评论 打赏 举报 编辑记录-
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