2、分布式初始化 deespeed默认使用nccl后端, 如果已经使用了分布式环境,需将torch.distributed.init_process_group(...) 替换为: deepspeed.init_distributed() 若在调用deepspeed.intialize()函数之后,则无需调用deepspeed.init_distributed() 因为deepspeed.intialize()会自动初始化分布式环境。 3、训练 DeepSpeed 的训练...
a)init_distributed 初始化加速器并更新到全局变量ds_accelerator(详见get_accelerator函数)。具体地, 首先,检测是否包含系统环境变量"DS_ACCELERATOR",如果包含则获取该系统环境变量中的加速器名称,并加载相应的接口(如"cpu"需要引入intel_extension_for_pytorch等),如果不包含,则尝试加载如下加速器对应的接口,如"xpu....
#DeepSpeed通信后端初始化definit_distributed(dist_backend=None,auto_mpi_discovery=True,distributed_port=TORCH_DISTRIBUTED_DEFAULT_PORT,verbose=True,timeout=default_pg_timeout,init_method=None,dist_init_required=None,config=None,rank=-1,world_size=-1):'''Initializedistbackend,potentiallyperformingMPIdisc...
deepspeed.init_distributed() 默认情况下,DeepSpeed使用已经经过充分测试的NCCL后端,但您也可以覆盖默认设置(https://deepspeed.readthedocs.io/en/latest/initialize.html#distributed-initialization)。但是,如果直到deepspeed.initialize()之后才需要设置分布式环境,则无需使用此函数,因为DeepSpeed将在其初始化期间自动初始化...
(3)DP的改进版:distributed data parallel,简称DDP;和DP比,每块卡单独生成一个进程; 数据照样均分成,N个显卡同时做forward和backward;N快显卡网络的初始参数都是一样的 因为每张卡的数据不同,所以loss和梯度肯定不同,此时通过Ring-allReduce同步梯度,让每张卡的梯度保持一致 ...
大棒居-杨大棒创建的收藏夹深度学习内容:DeepSpeed和Megatron如何调用NCCL源码解读,通信后端初始化init_distributed(),如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
deepspeed.init_distributed() 默认情况下,DeepSpeed使用已经经过充分测试的NCCL后端,但您也可以覆盖默认设置(https://deepspeed.readthedocs.io/en/latest/initialize.html#distributed-initialization)。但是,如果直到deepspeed.initialize()之后才需要设置分布式环境,则无需使用此函数,因为DeepSpeed将在其初始化期间自动初始化...
在AI领域,常见的深度学习框架TensorFlow、PyTorch和Keras无疑是开发者们的得力工具,但随着模型规模的急剧膨胀,这些传统框架在应对大模型时往往会显得力不从心。 比如Pytorch的分布式并行计算框架DDP(Distributed Data Parallel),尽管实现了数据并行,但是当模型大小超过单个GPU显存限制时显得捉襟见肘。此时,开发者往往只能手...
importtorchimporttorch.distributedasdistimporttorch.nnasnnimporttorch.multiprocessingasmpdeftrain(rank,world_size):dist.init_process_group("nccl",rank=rank,world_size=world_size)model=nn.Linear(10,10).cuda(rank)model=nn.parallel.DistributedDataParallel(model,device_ids=[rank])optimizer=torch.optim.SGD...
对于不支持直接使用Deepspeed的集群平台，可以借助`torchrun`启动，通过逐节点执行命令并设置`LOCAL_RANK`和`--node_rank`参数。需要注意的是，torchrun与torch.distributed.launch在参数传递上有区别，Deepspeed相当于自动在每个节点上运行了分布式启动。在使用过程中，可能遇到的问题包括运行时错误`Runtime...