torchrun 是PyTorch Elastic 提供的命令行工具,用于启动分布式训练。 --nnodes:节点数 --nproc_per_node:每个节点上的进程数,一般设置为节点的 GPU 数 --rdzv_id:任务 ID,可以设置成任意数字 --rdzv_backend 通信后端,一般设置为 c10d --rdzv_endpoint:主节点的地址和端口。一般使用集群中通信带宽最大的机...
torch中主要有两种数据并行方式:DP和DDP。 DataParallel DP是较简单的一种数据并行方式,直接将模型复制到多个GPU上并行计算,每个GPU计算batch中的一部分数据,各自完成前向和反向后,将梯度汇总到主GPU上。其基本流程: 加载模型、数据至内存; 创建DP模型; DP模型的forward过程: 一个batch的数据均分到不同device上; ...
Torch DDP 训练原理 一、引言 在深度学习领域中,分布式训练是提高训练速度和效果的重要手段之一。PyTorch的分布式数据并行(DistributedDataParallel,简称DDP)是一种常用的分布式训练方案。本文将介绍TorchDDP的训练原理,帮助读者理解并运用该技术。 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...
import torch.nn as nn import torch.distributed as dist def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-n', '--nodes', default=1, type=int, metavar='N', help='number of data loading workers (default: 4)') parser.add_argument('-g', '--gpus', default=1, type...
2.2.4 方式四:torchrun启动 3 分布式引入的参数 3.1 rank、local_rank、node等的概念 3.2 通信参数与模式 3.3 分布式任务中常用的函数 4 提速参数与隐藏的简单问题 4.1 dataloader提速的参数 4.2 checkpoint的保存与加载 4.3 dist.init_process_group的init_method 方式 4.4 进程内指定显卡 4.5 CUDA初始化的问题 ...
import torch.distributed as dist import torch.multiprocessing as mp import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP def example(rank, world_size): # create default process group ...
import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot as plt from common_tools import set_seed from tensorboardX import SummaryWriter set_seed(1) # 设置随机种子 n_hidden = 200 max_iter = 2000 disp_interval = 200 lr_init = 0.01 # === step 1/5 数据 === def gen_data(num_data=10, x_ran...
目前cann版本是6.3.RC2,pytorch-npu版本是1.11.0,之前在cuda环境下一个模型采用单机多卡的方式(torch.nn.DataParallel),现在参照官网示例采用hccl: torch.distributed.init_process_group(backend="nccl",rank=args.local_rank,world_size=1) 加载模型时采用: net = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(net,devi...
一、启动训练的命令 其中torch.distributed.launch表示以分布式的方式启动训练,--nproc_per_node指定一共就多少个节点,可以设置成显卡的个数...
解决问题的思路在于,对前K-1次step取消其梯度同步。幸运的是,DDP给我们提供了一个暂时取消梯度同步的context函数no_sync()(源代码:https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/nn/parallel/distributed.py#L548)。在这个context下,DDP不会进行梯度同步。