DataParallel进行单机多卡训练的优缺点 代码简单：仅需修改一行代码。 通信瓶颈 ：负责reducer的GPU更新模型参数后分发到不同的GPU，因此有较大的通信开销。 GPU负载不均衡：负责reducer的GPU需要负责汇总输出、计算损失和更新权重，因此显存和使用率相比其他GPU都会更高。 D

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（推荐）自动安装GPU加速型E CS 的GPU驱动（Linux） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Linux实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 本操作仅支持Linux操作系统。

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在ModelArts Standard上运行GPU训练作业的场景介绍 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适的存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts Standard支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。 ModelArts

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制作 自定义镜像 并用于训练（Pytorch+CPU/GPU）：本案例介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）：本案例

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将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失 分发损失，各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数，将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下： 图1 单机多卡数据并行训练 代码改造点 模型分发

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1-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU 是 是 tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow1

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤

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暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。 前提条件 已安装GPU驱动，未安装lspci工具的 云服务器 影响GPU掉卡事件的上报。 如果您的弹性云 服务器 未安装GPU驱动，请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。 安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后，需重启GPU加速型实例，否则可能

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kubectl delete -f tf-mnist.yaml 使用GPU训练 TFJob可在GPU场景下进行，该场景需要集群中包含GPU节点，并安装合适的驱动。 在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件，示例如下： 该示例的主要功能是基于Tensorflo

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创建多机多卡训练作业 登录ModelArts管理控制台，检查当前账号是否已完成访问授权的配置。如未完成，请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”，默认进入“训练作业”列表。 在“创建训练作业”

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Gauge Byte GPU卡 GPU bar1 内存使用量 cce_gpu_bar1_memory_total Gauge Byte GPU卡 GPU bar1 内存总量 频率 cce_gpu_clock Gauge MHz GPU卡 GPU时钟频率 cce_gpu_memory_clock

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训练作业的自定义镜像制作流程 如果您已经在本地完成模型开发或训练脚本的开发，且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定义镜像，并上传至SWR服务。您可以在ModelArts使用此自定义镜像创建训练作业，使用ModelArts提供的资源训练模型。 制作流程 图1

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从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux

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--fp16 开始训练。 本文是单机单卡训练，使用预训练脚本参数控制： GPUS_PER_NODE=1 NNODES=1 NODE_RANK=0 执行以下命令，开始预训练。 nohup sh ./pretrain_gpt2.sh & 图3 开始预训练 实时查看训练日志，监控程序。 tail

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方法一：重新启动，选择安装GPU驱动时的内核版本，即可使用GPU驱动。 在云服务器操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。 单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮，重启虚拟机。 然后快速刷新页面，按上下键，阻止系统继续启动，选择安装GPU驱动时的内核版本进入系统

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训练网络迁移总结 确保算法在GPU训练时，持续稳定可收敛。避免在迁移过程中排查可能的算法问题，并且要有好的对比标杆。如果是NPU上全新开发的网络，请参考PyTorch迁移精度调优排查溢出和精度问题。 理解GPU和NPU的构造以及运行的差别，有助于在迁移过程中分析问题并发挥NPU的

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制作自定义镜像用于训练模型 训练作业的自定义镜像制作流程 使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Pytorch+Ascend） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 从0制

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当节点标记该污点时，会将节点上容错（Failover）业务迁移走。 A050931 训练toolkit 预检容器 训练预检容器检测到GPU错误。 训练预检容器检测到GPU错误。 A050932 训练toolkit 预检容器 训练预检容器检测IB错误。 训练预检容器检测IB错误。 父主题： 资源池

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长训Loss比对结果 在单卡环境下，执行一个Epoch训练任务，GPU和NPU训练叠加效果如下： 上图中的红色曲线为GPU Loss折线图，蓝色曲线为NPU训练Loss折线图。在整网训练单个Epoch情况下，Loss总体的绝对偏差大约为0.08181。 父主题： 精度对齐

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2.py GPU和NPU训练脚本中的参数要保持一致，除了参数dtype。NPU环境下，dtype="fp16"，GPU环境下，dtype="bf16"。 基于NPU训练后的权重文件和GPU训练后的权重文件，对比推理精度。推理精度对齐流程和训练精度对齐流程相同，先在GPU固定推理的随机数。

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