ModelScope如果是多显卡环境,直接设置device_map=auto,模型底层自动会充分利用多卡算力与显存吗?还是说要应用层自己做逻辑处理?
在ModelScope中,如果你处在多显卡环境下,设置device_map='auto'
,训练在ModelScope中,如果你处在多显卡环境下,设置device_map='auto'
,训练时会进行数据并行。例如,小批量的数据样本会被划分并复制到各块显卡的显存上,同时也会从各块显卡的显存上收集梯度并进行求和,最后再广播到所有显卡上。这样的设计让模型底层能自动充分利用多卡算力与显存。然而,这并不意味着你不需要关注显存的使用情况。实际上,显存的管理仍然是一个需要注意的问题。例如,当模型不再需要使用GPU内存时,PyTorch会自动释放这部分资源。但在某些情况下,你可能想要显式地释放GPU内存,这时可以使用torch.cuda.empty_cache()
函数。此外,值得注意的是,一台机器上的多张显卡的显存是不会叠加的。所以,虽然device_map='auto'
可以在大部分情况下自动管理多卡环境,但在特定任务和环境下,可能还需要应用层自己处理一些逻辑来更好地管理和利用显存资源。