accelerate 笔记：对齐不同设备配置的性能

本文主要是介绍accelerate 笔记：对齐不同设备配置的性能，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

• 在TPU、多GPU和单GPU上使用accelerate运行相同的脚本和相同的batch_size，可能结果是不一样的
• 那应该怎么做呢?

1 设置正确的种子

确保在所有分布式情况下使用 utils.set_seed() 完全设置种子，以使训练可复现

from accelerate.utils import set_seedset_seed(42)

• acclerate的设置随机种子涵盖了5种不同的种子设置：
  • 随机状态
  • numpy的状态
  • torch
  • torch的cuda状态
  • 如果TPUs可用，torch_xla的cuda状态

random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed_all(seed)
# 即使cuda不可用，也可以安全地调用此函数
if is_torch_xla_available():xm.set_rng_state(seed)

2 batch_size

• 在使用Accelerate进行训练时，传递给数据加载器的批处理大小是每个GPU的批处理大小。
• 这意味着在两个GPU上的64的批处理大小实际上是128的批处理大小。

举例：假设我们有：两个GPU用于“多GPU”、一个带有8个工作站的TPU pod

3 学习率

学习率应该根据设备的数量线性缩放

learning_rate = 1e-3
accelerator = Accelerator()
learning_rate *= accelerator.num_processesoptimizer = AdamW(params=model.parameters(), lr=learning_rate)

4 梯度累积和混合精度

• 使用梯度累积和混合精度时，由于梯度平均（累积）和精度损失（混合精度）的工作方式，预期会有一些性能下降。
• 这将在比较不同计算设置的批量损失时明显看到。
• 然而，训练结束时的总损失、指标和一般性能应该大致相同。

这篇关于accelerate 笔记：对齐不同设备配置的性能的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---