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...
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....
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交换数据,如模型参数、梯度等。 Copyimport os import torch import torch.distributed ...
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.float, replace_with_kernel_inject=True) string = generat...
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...
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....
当world_size=1 时相当于只使用了一个GPU,其延时结果如下,与原始版本相比性能提高了62.6%: DS model: P95 latency (ms) - 1482.9604600323364; Average latency (ms) - 1482.22 +- 0.51; 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...
world_size if not USE_TORCH_DDP: timers('allreduce').start() model.allreduce_params(reduce_after=False, fp32_allreduce=args.fp32_allreduce) timers('allreduce').stop() (B) 我们也跳过更新主节点梯度,因为DeepSpeed在内部解决了这个问题。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio ...
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...
model, mp_size=world_size, dtype=torch.float, replace_method='auto', replace_with_kernel_inject=True) generator = pipeline(task='text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer, device=local_rank) string = generator("DeepSpeed is", do_sample=True, min_length=50) if not torch.distributed...