rank=dist.get_rank()print(f"rank = {rank} is initialized")#单机多卡情况下,localrank = rank. 严谨应该是local_rank来设置devicetorch.cuda.set_device(rank) tensor= torch.tensor([1, 2, 3, 4]).cuda()print(tensor) 假设单机双卡的机器上运行,则开两个终端,同时运行下面的命令, #TCP方法python3...
一个rank/local_rank是否就是对应一个gpu? 3、DDP的启动方式有几种? 差异在哪? 4、checkpoint保存与加载有什么不一样? 5、单卡到分布式,有些什么地方能帮助提速? 选择分布式前用户首先需要明白自己的场景,是需要数据并行与还是需要考虑模型并行。因为DDP指的是数据并行的分布式,一般适用于单张GPU能够加载一个...
parser.add_argument('--local_rank', default=-1, type=int, help='node rank for distributed training') args = parser.parse_args() print(args.local_rank)) 2.初始化DDP设置 if LOCAL_RANK != -1: assert torch.cuda.device_count() > LOCAL_RANK, 'insufficient CUDA devices for DDP command' ...
如果在一个 Node 上有8个GPU,我们将会调用以下函数 8 次,为每个GPU设置一个单独的进程,并且为每个进程指定正确的local_rank参数。 def ddp_setup(rank, world_size): """ Set up the distributed environment. Args: rank: The rank of the current process. Unique identifier for each process in the dist...
local_rank 本地进程编号序号。这是每台机器上的进程的序号。一个机器最多8张GPU,那么我们要用16张卡,即机器一上的local编号有0,1,2,3,4,5,6,7,机器二上也有0,1,2,3,4,5,6,7。 # 获取local_rank。一般情况下,你需要用这个local_rank来手动设置当前模型是跑在当前机器的哪块GPU上面的。
local_rank = FLAGS.local_rank # DDP:DDP backend初始化 torch.cuda.set_device(local_rank) dist.init_process_group(backend='nccl') # nccl是GPU设备上最快、最推荐的后端 # 准备数据,要在DDP初始化之后进行 trainloader = get_dataset() # 构造模型 ...
# 设置GPU设备 local_rank = dist.get_rank() torch.cuda.set_device(local_rank) device = torch.device("cuda", local_rank) # 配置数据加载器 # 使用torch.utils.data.DistributedSampler确保数据不重叠 2. 模型与DDP封装将模型封装到DDP中,确保模型在多个GPU上并行训练。 from torch.nn.parallel import ...
if__name__=='__main__':...parser.add_argument("--local_rank",type=int,default=0)... train deftrain(args):# 初始化,设置通信方式torch.distributed.init_process_group(backend="nccl")# 设置当前进程的GPU. local_rank为设备编号local_rank=args.local_rank ...
通过torchdistributedgetrank函数获取。torchdistributedgetrank是PyTorch中用于获取当前进程在分布式环境中的排名的函数。当通过spawn启动ddp时，每个进程都会被分配一个唯一的排名，这个排名用于标识该进程在分布式计算集群中的位置。所以通过torchdistributedgetrank函数可以获取。