PyTorch에서 분산 학습을 사용하면 모델의 학습 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, DistributedDataParallel(DDP)를 사용하면 여러 GPU에 걸쳐 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는데요.
하지만 DDP를 제대로 사용하지 않으면, 모델의 동기화 문제로 인해 코드가 멈추거나 오류가 발생할 수 있습니다. 이러한 이슈는 정말 찾기도 힘들고, 디버깅도 안돼서 대체 왜 그런지 찾기 위해서 시간을 버리는 경우가 정말로 허다합니다.
(제가 그렇습니다..) 따라서, 이번 글에서는 DDP 사용 시 제가 겪은 동기화 문제를 살펴보고, 어떻게 해결했는지를 정리해 보려 합니다. if args.distributed: model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu], find_unused_parameters=True) 보통 이러한 형태로 모델을 DDP 코드로 감싸서 많이 사용하리라 ...
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