Allreduce方式也分多种,目前Parrots和Pytorch框架里用的都是Ring AllReduce 这种方式,而在进程间传输的就是模型参数的梯度。 在训练过程的表现可以如下图所示。 其中,这个闭环的Ring可以 这张图表示。 多卡训练的每张卡对应一个worker,所有worker形成一个闭环,接受上家的梯度,再把累加好的梯度传给下家。 最终计算完...
2.分布式训练: DP:(1) 想提升训练速度;(2) 不想过多地修改代码;(3) 有1台机器,机器上有多张 GPU(单机多卡):这种情况建议使用Data Parallel 分布式训练。 DDP:(1) 想进一步提升训练速度;(2) 可以适当多地修改代码;(3) 有1台(单机多卡)或者多台的机器 (多机多卡),每台机器上有多张 GPU:这种情况建议...
二、DDP工作原理 DDP是通过将模型、数据和优化器等分散到多个计算节点上进行训练,以提高训练效率。下面将详细介绍DDP的工作原理。 2.1 初始化DDP 在开始使用DDP进行分布式训练之前,需要对模型、数据和优化器进行初始化。 首先,需要创建一个本地rank和world_size的进程组,并将模型加载到每个计算节点上。然后,使用DDP包...
在Pytorch等主流框架中，分布式训练以数据并行为主，常见的通信方式如AllReduce，它通过节点间的同步和规约运算，实现了梯度的同步更新。PS（Parameter Server）架构曾经流行，但现在逐渐被DDP（DistributedDataParallel）取代，后者通过multiprocessing避免了GIL（全局解释器锁）带来的性能损耗。数据并行的示例像包饺...
pytorch ddp多机多卡原理 pytorch多卡训练 1. 单机多卡 1.1 torch.nn.DataParallel 当采用多卡训练神经网络时,通过nvidia-smi命令查看当前可用的gpu卡,在文件的头部添加: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "1, 2, 3" 1. 使得当前代码仅对上述显卡可见,系统会对所有可见的显卡依然按照从0开始编号。
深度学习分布式训练DP、DDP通信原理 日常在「九点澡堂子」裸泳,欢迎关注 ～ 前言 上周末开始写这篇文章,一度以为自己快要写完了。 写着写着发现参考资料有点争议,下文讲到的PS架构的实现在网络上说法不一。 鉴于是一个快要被淘汰的方案, Parrots里直接省略了该实现,所以堂妹对它背后的实现确实不太清楚。 本着...
首先介绍分布式训练的基础知识(Linux进程管理、分布式原语等); 然后将Apex(混合精度)、DDP(数据并行)、DeepSpeed(ZeRO分片、流水线并行)集成到我们的代码中用于训练Bloom; 最后以一个demo尝试Megatron-LM(张量并行)的使用。 第二章(预估下一章内容): 详细介绍Data Parallel、Pipeline Parallel、Tensor Parallel原理 使用...