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why only one gpu be used when I launch mutil gpu train?

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#325 opened on 2019年1月8日

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説明

❓ Questions and Help

when I launch multi gpu train use this command:

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 /path_to_maskrcnn_benchmark/tools/train_net.py --config-file "path/to/config/file.yaml"

and it's run in docker container env, there are have two p40 in docker, but it seems that only one GPU is being used. image

and there are actually two processes running image

What could be the reason?

コントリビューターガイド

技術スタック
pythonpytorchdocker
領域
machine learningperformance
Issue 種別
research
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
half day
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
stale
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
mostly clear
前提条件
PyTorch distributed trainingDocker GPU passthroughMulti GPU setup
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
15
調査方針
Investigate whether the Docker container has access to both GPUs by running `nvidia smi` inside the container. Check the environment variable `CUDA VISIBLE DEVICES` and ensure it includes both GPU IDs. Additionally, review the PyTorch distributed training initialization in the repository to confirm it correctly uses the world size and rank from the launcher. Look at the training script for any hardcoded GPU indices.