主函数用来测试,简单看看测试结果(6个进程下运行): 这样也就完成了allgather的操作。注意到单个数据块的大小为recvcount * recvtype_size,这就限定了allgather函数只能用来传递相同规格的数据,同时也是本文图中所有数据块大小都一样的原因。如果想要完成不同规格数据的allgather操作,MPI_ALLGATHERV函数可以效劳,此处就...
(1)上述述代码中,先使用pytorch中提供的all_gather操作,运行代码会提示错误。错误信息如下: Traceback (most recent call last):File"test/test_all_gather.py",line46,in<module> Traceback (most recent call last):File"test/test_all_gather.py",line46,in<module> test()File"test/test_all_gather.py...
ring-all_reduce主要包括reduce_scatter + all_gather两个部分。 1、reduce_scatter:相邻的两个rank(a,b)利用reduce进行梯度累加(a+b),再利用scatter将结果发送给指定的rank(b)。 2、all_gather:相邻的两个rank(a,b)利用all_gather进行梯度同步(a=b),最后所有rank都会得到相同的并且完整的梯度。 TP 主要针对...
pytorch中 all_gather 操作是不进行梯度回传的。在计算图构建中如果需要经过all_gather操作后,仍需要将梯度回传给各个进程中的allgather前的对应变量,则需要重新继承torch.autograd.Function https://pytorch.org/docs/stable/autograd.html中对torch.autograd.Function进行了介绍 https://pytorch.org/docs/stable/n...
大规模人脸分类—allgather操作(2) 腾讯开源人脸识别训练代码TFace 中关于all_gather层的实现如下。接下来解释为什么backward要进行reduce相加操作。 https://github.com/Tencent/TFace classAllGatherFunc(Function):""" AllGather op with gradient backword """@staticmethoddefforward(ctx, tensor, *gather_list):...
e. Gather:Gather 操作将多个 sender 上的数据收集到单个节点上,Gather 可以理解为反向的 Scatter。 f. AllGather:收集所有数据到所有节点上。从最基础的角度来看,All Gather 相当于一个 Gather 操作之后跟着一个 Broadcast 操作。 ▲ AllGather g. ReduceScatter:Reduce Scatter 操作会将个节点的输入先进行求和,然...
本文简要介绍python语言中 torch.distributed.all_gather 的用法。 用法: torch.distributed.all_gather(tensor_list, tensor, group=None, async_op=False) 参数: tensor_list(list[Tensor]) -输出列表。它应该包含 correctly-sized 张量,用于集体的输出。 tensor(Tensor) -从当前进程广播的张量。 group(Process...
集合操作Allgatherv算法4执行传输模式为tcp,多节点满核拉起进程报错: [autotest1@hmpi01~]$ mpirun --allow-run-as-root --timeout 350 -np 1024 -N 128 --hostfile~/hmpifile_2021/hostfile/hf8 -x UCX_TLS=tcp -x UCG_PLANC_UCX_ALLGATHERV_ATTR=I:4~/hmpifile_2021/allgatherv/allgatherv ...
allgather_partitions参数是用于指定allgather操作的数据分区方式的参数。在并行计算中,通常需要将每个进程上的数据收集到所有进程上,以便进一步进行计算或分析。allgather_partitions参数允许用户在进行数据收集时对数据进行分区,以提高通信效率和计算性能。 使用方法 在进行allgather操作时,可以通过设置allgather_partitions参数...
首先,我们需要了解MPI_Allgather是什么。MPI_Allgather是一个集体通信操作,它可以将每个进程中的一个数据集合发送到所有其他进程中,并将所有进程中的数据集合接收到每个进程中。它是一个高级的消息传递接口(Message Passing Interface,MPI)函数,用于实现并行计算。