目前有不少博客都有对pytorch Distirbuted data parallel的介绍和使用,但大多是针对实际代码的使用,本篇文章更侧重Pytorch DDP论文中提到的分布式数据并行实现的低层机制以及目前存在的一些问题。 数据并行基本概念(Data Parallel) 如果工作节点没有共享的公共内存,只有容量受限的本地内存,而训练数据的规模很大,无法存储...
而Pytorch通过 nn.utils.data.DistributedSampler 来实现这种效果。 6. 最小例程与解释 为了展示如何做到这些,这里有一个在MNIST上训练的例子,并且之后把它修改为可以在多节点多GPU上运行,最终修改的版本还可以支持混合精度运算。 首先,我们import所有我们需要的库 importosfromdatetimeimportdatetimeimportargparseimporttorc...
Pytorch通过nn.parallel.DistributedDataParallel可实现多进程多卡训练模型(也称DDP模式),这种多卡并行机制的特点/优势有: 一个进程一个GPU(当然可以让每个进程控制多个GPU,但这显然比每个进程有一个GPU要慢) 充分利用多核并行的优势加载数据 模型在 gpu 群组中进行初始化的过程由各自的进程负责调度 代码可以无缝切换单机...
详解PyTorch FSDP数据并行(Fully Sharded Data Parallel)-CSDN博客 DDP)是在每一个GPU卡上保存整个model的参数/梯度/优化器状态, 然后对数据集切分为 N NN 个shard分片给不同的GPU进行训练,计算完梯度后通过all-reduce通信来做梯度的融合。如下图: nn.DistributedDataParallel与nn.DataParallel的区别[1] DDP支持模型...
torch.utils.data — PyTorch 2.2 documentation 本页文档最下方 def train(gpu, args): dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://') args.rank = dist.get_rank() world_size = int(os.environ["WORLD_SIZE"]) local_rank = gpu ...
其他与 pytorch 中训练模型的模板相同,最后一点需要注意的是,在我们将 tensor 移动到 GPU 的时候,同样需要使用 rank 索引,代码中体现在第 14 行。 defdemo_basic(rank, world_size): print(f"Running basic DDP example on rank{rank}.") setup(rank, world_size) ...
Pytorch中分布式的基本使用流程如下: 在使用distributed包的任何其他函数之前,需要使用init_process_group初始化进程组,同时初始化distributed包。 如果需要进行小组内集体通信,用new_group创建子分组 创建分布式并行(DistributedDataParallel)模型DDP(model, device_ids=device_ids) ...
pytorch中基于DistributedDataParallel实现多卡并⾏计算 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel提供了更为⾼效的单机多卡和多机多卡训练接⼝。DistributedDataParallel并⾏库接⼝参数参考：这⾥给出单机多卡的具体实现步骤 参考：⼏个基本概念 group：即进程组。默认情况下，只有⼀个组，⼀个 job 即为⼀...
[源码解析] PyTorch 分布式(1)---历史和概述 [源码解析] PyTorch 分布式(2) --- DataParallel(上) [源码解析] PyTorch 分布式(3) --- DataParallel(下) [源码解析] PyTorch 分布式(4)---分布式应用基础概念 [源码解析] PyTorch分布式(5) --- DistributedDataParallel 总述&如何使用 [源码解析] PyTorch分布式...
If you’re not a fan of command-line arguments, you can also use environment variables to initialize the DDP arguments. This might be helpful if you need to automate the deployment. More details can be found in the“Environment variable initialization” sectionof the PyTorch documentation...