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Slower Multi-GPU training with 2x the number of GPUs and 4x the amount of VRAM

Aberta

#244 aberto em 7 de mai. de 2023

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Description

I have two systems training on identical datasets

System A has 4 x NVIDIA RTX A5000 (24GB VRAM per GPU), and a batch size of 12 per GPU.

System B has 7 x NVIDIA RTX A6000 (48GB VRAM per GPU), and a batch size of 18 per GPU.

I would expect System B to train much faster. However...

  • System A (96GB total VRAM, batch size 12) takes 11 seconds per epoch.

  • System B (336GB total VRAM, batch size 18) takes 13 seconds per epoch.

I'm wondering if this is down to the overhead of multi-GPU training, or if there's something I'm missing here?

Thank you

Guia do colaborador

Direção de pesquisa
Investigue o loop de treinamento e o carregamento de dados para possíveis gargalos na comunicação multi GPU.
Pilha de tecnologia
python
Domain
machine learning
Tipo Issue
Performance
DifficultyDificuldade de implementação estimada para um novo contribuidor, de 1 para alterações muito pequenas a 5 para trabalho de nível especializado.
3
Tempo estimadoUm intervalo de tempo aproximado para um colaborador experiente investigar, implementar, testar e preparar um pull request.
1-2 dias
Status da atividadeQuão disponível o issue aparece agora: novo, ativo, obsoleto, bloqueado ou aguardando entrada do mantenedor.
Ativo
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
Claro
Prerequisites
PythonPyTorchmulti GPU training
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
40