DDP通过分布式多进程设计、去中心化梯度同步、计算与通信重叠等优化,显著解决了 DP的冗余拷贝、线程开销、主GPU瓶颈等问题,尤其适合大规模分布式训练场景。 3,DDP更进一步!FSDP FSDP (Fully Sharded Data Parallelism) 是一种分布式训练技术,通过分片(Sharding) 模型参数、梯度和优化器状态,将大型模型的训练负载分散到多...
PyTorch的数据并行模式发展经历了Data Parallel (DP)、Distributed Data Parallel(DDP)以及Fully Sharded Data Parallel(FSDP)三个阶段,其性能和能力在不断的扩展和提升,这里会依次介绍这三种数据并行能力的异同 1. 数据并行 (DP) DP是PyTorch早期支持的基本数据并行功能,其功能流程图如下: 这里以数据并行度2为例,假...
pytorch单精度、半精度、混合精度、单卡、多卡(DP / DDP)、FSDP、DeepSpeed模型训练、模型保存、模型推理、onnx导出、onnxruntime推理等示例代码,并对比不同方法的训练速度以及GPU内存的使用。 FairScale(你真的需要FSDP、DeepSpeed吗?) 在了解各种训练方式之前,先来看一下 FairScale 给出的一个模型训练方式选择的流...
新增过场动画和大金检视真不错! 8.9万 38 00:34 App 暗区新赛季配件爆料“紫光灯手电” 560 0 14:32 App 大模型数据并行 - DP,DDP和FSDP 1.4万 6 00:10 App 暗区突围《补档热成像模块》 18.5万 97 01:15 App ☝️🤓感觉我越来越接近神了🤪 8.1万 52 00:36 App 暗区突围丧尸模式,官方又放...
pytorch单精度、半精度、混合精度、单卡、多卡(DP / DDP)、FSDP、DeepSpeed(环境没搞起来)模型训练代码,并对比不同方法的训练速度以及GPU内存的使用
pytorch单精度、半精度、混合精度、单卡、多卡(DP / DDP)、FSDP、DeepSpeed(环境没搞起来)模型训练代码,并对比不同方法的训练速度以及GPU内存的使用 GitHub - xxcheng0708/pytorch-model-train-template: pyt…
ZeRO 通过在数据并行维度上划分 优化器状态、梯度和参数 来消除内存冗余,同时仍然允许使用完整的参数集进行计算。这有时需要 DP 等级之间进行更多的通信,这些通信可能或可能不会完全重叠。具体分为三个优化阶段: ZeRO-1: 优化器 state partitioning ZeRO-2: 优化器 state + gradient partitioning ZeRO-3 (FSDP “...
Pytorch官方将在后续的版本中增加用户无感知切换的DDP,ZeRO-1,ZeRO-2, FSDP的数据并行模式,用户相比之前的版本可以简单的配置。 为了能够深度了解Pytorch的数据并行机制,这里参考了各种网上的资料,介绍从最简单的Data Parallel,Distributed Data Parallel, 到最新特性Fully Sharded Data Parallel的evolution历程。
pytorch单精度、半精度、混合精度、单卡、多卡(DP / DDP)、FSDP、DeepSpeed模型训练、模型保存、模型推理、onnx导出、onnxruntime推理等示例代码,并对比不同方法的训练速度以及GPU内存的使用。 FairScale(你真的需要FSDP、DeepSpeed吗?) 在了解各种训练方式之前,先来看一下 FairScale 给出的一个模型训练方式选择的流...