张小明
前端开发工程师
上周深夜调试一个YOLOv5的工业检测模型，单卡训练要跑三天，想着用实验室那台四卡机器加速。简单几行代码把模型扔进DataParallel，结果训练速度不升反降，GPU利用率像过山车一样起伏。这让我意识到，多GPU训练绝不是简单套个wrapper就能搞定的事。
PyTorch的DataParallel（DP）确实简单，三行代码就能让模型跑在多卡上：
model=YOLOBackbone()model=nn.DataParallel(model,device_ids=[0,2000-2023年中国逐日气象融合数据（气温、气压、降水、风速、降雪、辐射、湿度、PM2.5、高程等13个变量） 本数据集支撑中国区域空气质量机制分析、污染物偏差校正及深度学习时空预测模型等研究工作。数据集融合了多源异构的高质量数据产品，包括…
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