Multi-GPU training & batchsize problem

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
distributed-systems, machine-learning

Línea de trabajo

Lee docs/README-SVS-opencpop-cascade.md y tasks/base_task.py alrededor de la línea 88 para seguir el punto de entrada del entrenamiento, la configuración de DDP y la configuración del tamaño del batch. Confirma la configuración multi-GPU requerida y cómo se relaciona el tamaño del batch con el número de GPUs, y después documenta o prueba la configuración para que la ejecución de entrenamiento prevista sea reproducible.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Hi, I really appreciate your work and now I'm going to train the model on this pipeline. My issues are as follows:

  1. I note that you have adapted the code to multi-GPU versions with DDP, but I cant figure out how to train with multi-GPU. Maybe I should set self.use_ddp = True here ?
  2. In the paper you mentioned that you trained DiffSinger on 1 NVIDIA V100 GPU with 48 batch size. However, I can't find any customizable variable related to batch size. Is it necessary to set batch size to match the number of GPU, if I want to train with multi-GPU?
    Any suggestion is welcome.
Lenguaje dominante
Python
Estrellas
4.9k
Forks
826
Sin PR fusionados en 30 d

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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