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:全局变量_EXPERT_DATA_PARALLEL_GROUP; sequence_parallel_size:...
world_size):# create default process groupdist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size)# create local modelmodel = nn.Linear(10,10).to(rank)# construct DDP modelddp_model = DDP(
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....
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...
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...
mpu – 可选:一个实现以下方法的对象:get_model_parallel_rank/group/world_size 和 get_data_parallel_rank/group/world_size。 deepspeed_config – 可选:当提供DeepSpeed配置JSON文件时,将用于配置DeepSpeed激活检查点。 partition_activations – 可选:启用后在模型并行GPU之间Partitions activation checkpoint。默认...
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...
iterlatency(sumoffwd,bwd and step latency)world size:1data parallel size:1model parallel size:1batch size perGPU:80params per gpu:336.23Mparamsofmodel=params perGPU*mp_size:336.23Mfwd MACs perGPU:3139.93Gfwd flops perGPU:6279.86Gfwd flopsofmodel=fwd flops perGPU*mp_size:6279.86Gfwd latency:...
get started 这里上来就是 world_size, local_rank 没有解释。文档里似乎急于说明用起来“简单”,所以都不肯正经写几句怎么安装,怎么跑一个多机小例子。 又比如这里有一个完整例子 DeepSpeed Integration ,里面注释行数不少,但 T0 什么的似乎是在聊闲天。 有一些句子需要译回中文才知道什么意思。 when there is...
tensor = tensor / torch.distributed.get_world_size() # 最后,这个平均值tensor被返回。在所有处理器上,这个函数返回的tensor都是相同的, # 等于所有处理器上原始tensor的平均值。 return tensor get_optimizer_grouped_parameters # 这段代码的作用是将模型中的参数分组以便于在优化器中使用。它将模型参数分为...