data_parallel_group:全局变量_WORLD_GROUP,存储新建的进程分组; dp_world_size:新建分组的进程个数; seq_data_parallel_group:全局变量_WORD_GROUP,存储新建的进程分组; seq_dp_world_size:新建分组的进程个数; mp_world_size:1 expert_parallel_group:全局变量_EXPERT_PARALLEL_GROUP; expert_data_parallel_group...
nprocs: world_size 要启动的进程数。 join: True 表示主程序将等待所有进程完成。 对于dist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size) 用于初始化每个进程的通信组。初始化进程组后,每个进程都会知道其他所有进程,并可以与它们进行通信。这对于分布式训练至关重要,因为它允许进程之间同步和...
1.2.1 PipelineModule(layers=join_layers(net),..) - Setup world info - Initialize partition information Setup world info: # # dist.new_group() 将 RANK 实例放入一个组中 self.world_group = dist.new_group(ranks=range(dist.get_world_size())) self.global_rank = dist.get_rank(group=self....
local_rank = int(os.getenv('LOCAL_RANK', '0')) world_size = int(os.getenv('WORLD_SIZE', '1')) generator = pipeline('text-generation', model='EleutherAI/gpt-neo-2.7B', device=local_rank) generator.model = deepspeed.init_inference(generator.model, mp_size=world_size, dtype=torch.fl...
world size: 1 data parallel size: 1 model parallel size: 1 batch size per GPU: 80 params per gpu: 336.23 M params of model = params per GPU * mp_size: 336.23 M fwd MACs per GPU: 3139.93 G fwd flops per GPU: 6279.86 G fwd flops of model = fwd flops per GPU * mp_size: 6279....
要使用 mpirun + DeepSpeed 或 AzureML(使用 mpirun 作为启动器后端)启动你的训练作业,您只需要安装 mpi4py Python 包。DeepSpeed 将使用它来发现 MPI 环境,并将必要的状态(例如 world size、rank 等)传递给 torch 分布式后端。 如果你正在使用模型并行,Pipline 并行或者在调用 deepspeed.initialize(..) 之前需...
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...
要使用 mpirun + DeepSpeed 或 AzureML(使用 mpirun 作为启动器后端)启动你的训练作业,您只需要安装 mpi4py Python 包。DeepSpeed 将使用它来发现 MPI 环境,并将必要的状态(例如 world size、rank 等)传递给 torch 分布式后端。 如果你正在使用模型并行,Pipline 并行或者在调用deepspeed.initialize(..)之前需要使...
当world_size=4 时并使用deepspeed --num_gpus 4 test.py运行代码,此时使用了4块 GPU,性能如下所示,延时约为 单GPU 性能的 37.2%: DS model: P95 latency (ms) - 553.2004246022552; Average latency (ms) - 551.79 +- 0.86; 使用Nsight Systems 分析4卡 profiling,可以看到,尽管模型加载到卡上的过程不一...
DeepSpeed enabled the world's most powerful language models (at the time of this writing) such as MT-530B and BLOOM. It is an easy-to-use deep learning optimization software suite that powers unprecedented scale and speed for both training and inference. With DeepSpeed you can: Train/Inferenc...