pytorch 单机多卡 推理

在PyTorch中，单机多卡推理是指在一台机器上使用多个GPU卡进行模型推理的过程。通过利用多个GPU卡的并行计算能力，可以加速模型的推理速度。在PyTorch中，有两种常用的方法来实现单机多卡推理：DataParallel和DistributedDataParallel。

DataParallel是一种简单方便的方法，它只支持单机多卡，并且只需要在代码中添加一行即可。但是，DataParallel的效率相对较低，不推荐在大规模训练任务中使用。

DistributedDataParallel是一种支持多机多卡的方法，它可以提高推理的效率。但是，使用DistributedDataParallel需要对代码进行一些修改和调整。可以通过运行torchrun命令来实现单机多卡推理，例如运行"torchrun --nproc_per_node 4 main.py"来使用4个GPU卡进行推理。如果希望在同一台机器上同时运行两个torchrun程序，需要使用不同的master_port来避免冲突。

综上所述，PyTorch中的单机多卡推理可以通过DataParallel和DistributedDataParallel来实现，具体的方法和步骤可以根据需求和实际情况进行选择和调整。[1][2][3]

相关问题

pytorch模型单机多卡分布式推理

### PyTorch 单机多卡分布式推理最佳实践

#### 初始化环境配置
为了实现高效的单机多卡分布式推理，在启动前需设置合适的环境变量并初始化进程组。通过 `torch.distributed.init_process_group` 函数可以完成这一操作，通常采用 NCCL 作为后端来支持 GPU 设备间的通信。

import os
import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

def setup(rank, world_size):
    os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
    os.environ['MASTER_PORT'] = '12355'

    # initialize the process group
    dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)

    # set device for this process
    torch.cuda.set_device(rank)

#### 加载预训练模型
当加载用于推理的预训练权重文件时需要注意，由于之前提到的模块名称差异问题[^2]，如果是在 DataParallel 或者 DistributedDataParallel 下保存的模型，则需要调整键名映射逻辑以匹配当前使用的封装方式。

model = MyModel().to(rank)
if not isinstance(model, (DDP)):
    model = DDP(model, device_ids=[rank])

checkpoint = torch.load('path_to_checkpoint.pth', map_location={'cuda:%d' % 0: 'cuda:%d' % rank})
new_state_dict = {k.replace("module.", ""): v for k, v in checkpoint.items()}
model.load_state_dict(new_state_dict)

#### 构建数据集与采样器
对于大规模的数据集处理，建议使用 `DistributedSampler` 来确保每个进程中只负责一部分样本子集，从而提高整体效率并减少内存占用。

dataset = DatasetClass()
sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset, shuffle=False)

data_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    dataset,
    batch_size=batch_size_per_gpu,
    sampler=sampler,
    num_workers=num_workers,
    pin_memory=True
)

#### 执行推理过程
最后一步就是编写实际执行预测任务的核心代码片段。这里强调一点，即在多GPU场景下应当避免不必要的同步等待，尽可能让各个设备独立工作直到最终汇总结果阶段才做必要的交互。

model.eval()  # 设置为评估模式
with torch.no_grad():
    for i, data in enumerate(data_loader):
        inputs = data.to(rank)
        
        outputs = model(inputs)
        predictions = gather_predictions(outputs)  # 自定义函数收集来自各节点的结果
        
        save_or_process(predictions)  # 对齐后的输出可进一步分析或存储

pytorch多卡推理

对于PyTorch的多卡推理，可以使用DistributedDataParallel来实现。DistributedDataParallel是PyTorch中用于多GPU训练和推理的模块。它可以将模型和数据并行地在多个GPU上运行，从而加速推理过程。

使用DistributedDataParallel进行多卡推理的步骤如下：
1. 导入必要的库并加载模型和数据。
2. 使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel对模型进行并行处理。
3. 将数据分发到每个GPU上。
4. 对每个GPU上的数据进行推理并收集结果。
5. 合并结果并输出最终的推理结果。

具体的代码实现可以参考和中的示例和解释，这些文章提供了关于PyTorch多GPU并行推理的详细介绍和示例代码。

总结起来，PyTorch多卡推理可以通过使用DistributedDataParallel模块来实现，该模块可以将模型和数据分布到多个GPU上并加速推理过程。

参考资料：
pytorch 并行训练之DistributedDataParallel（代码样例和解释）：https://blog.csdn.net/qxqxqzzz/article/details/116076355
pytorch多gpu并行训练：https://blog.csdn.net/j___t/article/details/107774289<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch多GPU并行计算](https://blog.csdn.net/baidu_38270845/article/details/105823344)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Pytorch单机多卡GPU的实现（原理概述、基本框架、常见报错）](https://blog.csdn.net/qq_36426650/article/details/122626717)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]