Caffe 是否支持多GPU并行训练？

ruirui_ICT - 听大大们说，要“左手代码，右手公式”，喵~

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现在的caffe版本已经支持多GPU并行了，原理比较简单，就是每个GPU分别算一个batch，n个GPU，实际的batchsize就是n*batch，比如原来用一个GPU，batchsize设置成256，现在用4个GPU，把batchsize设置成64，和原来的一个GPU的运算是等价的。

实际使用的时候基本不用设置，和原来一样编译好就可以用了。命令就是在-gpu 后面对多个GPU号用逗号隔开，比如-gpu 1,2,3,4 就是同时使用1-4共4个GPU，GPU编号可以不连续，或者直接用-gpu all，就是使用所有的GPU。

官方的github里是这样写的

正好我也在用顺手截图

可以看到输出的log里提示了使用了两个GPU

xinmiao

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默认支持单机多卡。
在命令的后面加上 -gpu all
一些分支版本已支持多机多卡。

HelloDL - 如：80后IT男...

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我有三个显卡，当我使用命令 -gpu all时会出错，而使用-gpu 0,2时能正常运行，但是在log输出力我看到了
I0119 09:22:49.801615 8412 parallel.cpp:245] GPU 2 does not have p2p access to GPU 0
这个信息，意思是不是有问题？源码是parallel.cpp里的

zeakey - please visit my homepage: zhaok.xyz

据我所知这一直是caffe比较蛋疼的地方，好像不能。
欢迎大神打脸并指导caffe多卡。

徐国智_受限的玻尔兹曼

原来官网给出了使用方法链接。

Parallelism: the -gpu flag to the caffe tool can take a comma separated list of IDs to run on multiple GPUs. A solver and net will be instantiated for each GPU so the batch size is effectively multiplied by the number of GPUs. To reproduce single GPU training, reduce the batch size in the network definition accordingly.

# train on GPUs 0 & 1 (doubling the batch size)

caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt -gpu 0,1

# train on all GPUs (multiplying batch size by number of devices)

caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt -gpu all

但是matcaffe和pycaffe用法有待摸索，训练的时候command line就够了