分布式算法又有典型的parameter server和ring all-reduce。无论是哪一种分布式技术一个核心的关键就是如何进行communication,这是实现分布式训练的基础,因此要想掌握分布式训练或当前流行的大模型训练务必对worker间的通信方式有所了解。 互联网上已经有很多关于分布式训练的通信方面的文章,但是均没有代码层面的例子。
–models MODEL_PATH1 MODEL_NAME=MODEL_PATH2… [MODEL_PATH1 MODEL_NAME=MODEL_PATH2… …] 通过使用[ model_name = ] model_location来加载模型,model_location可以是HTTP URL,也可以是model_store中已经打包好的模型文件。 –log-config LOG_CONFIG TorchServe的Log4j日志配置文件 –ncs, --no-config-snap...
这里说明了allreduce是在前向传播完成后用于梯度同步的,并且提到了一个新词 bucket。 (模型参数以(大致)与给定模型 Model.parameters() 相反的顺序分配到存储桶中。使用相反顺序的原因是,DDP 期望梯度在向后传递期间大致按照该顺序准备就绪。) 实际上,DDP中的设计是通过将全部模型参数划分为无数个小的bucket,然后在...
import torch.nn as nn import torch #首先定义34层残差结构 class BasicBlock(nn.Module): expansion = 1 #对应主分支中卷积核的个数有没有发生变化 #定义初始化函数(输入特征矩阵的深度,输出特征矩阵的深度(主分支上卷积核的个数),不惧默认设置为1,下采样参数设置为None) def __init__(self, in_channel...
PyTorch 会执行All-Reduce操作,将所有进程的梯度累加并求平均,得到一个全局梯度。 这个全局梯度会被广播回每个进程,供它们用于更新模型参数。 这种方式允许每个进程独立地进行前向和反向传播,同时通过梯度同步来确保模型收敛。 尽管每个进程都在处理不同的数据子集,但它们共享相同的模型参数。这种分层处理方式可以提高训练...
我们现在看到的是 SGD 的一个变体——同步 SGD(synchronous SGD),它利用 all-reduce collective 来进行扩展。我们先从标准 SGD 的数学公式开始吧。 其中D 是一个样本集合(mini-batch),θ 是所有参数的集合,λ 是学习率,Loss(X, y) 是某个损失函数在 D 中所有样本上的均值。 同步SGD 所依赖的核心技巧是将...
具体而言,我们将使用四种方法,分别是: (1)scatter, gatter; (2)isend, irecv; (3)all_reduce; (4)DataDistributedParallel (DDP). 其简单原理是将数据集分区(partition data),之后分别发送到不同的节点进行训练,再将所获得的数据,例如梯度,发送到同一个节点进行运算如相加求和,再重新将参数分发到不同的结点...
接着,执行 all-reduce 操作,此时每个工作进程从其余工作进程获取梯度并取平均。这样一轮下来,每个工作进程上的梯度都是相同的,且都是全局梯度,接着优化器再用这些梯度来更新模型参数。我们可以看到,每个 GPU 上都保留完整副本会消耗大量的显存,这限制了该方法所能支持的 batch size 以及模型尺寸。
分组处理以找出 DDP 中运行 AllReduce 的进程组实例，它能够帮助避免与默认进程组混淆； bucket_cap_mb 控制 AllReduce 的 bucket 大小，其中的应用应调整 knob 来优化训练速度； 找出没有用到的参数以验证 DDP 是否应该通过遍历 autograd 图来检测未用到的参数。 本地模型中的 Model Device Affinity 也能控制 ...
接着,执行 all-reduce 操作,此时每个工作进程从其余工作进程获取梯度并取平均。这样一轮下来,每个工作进程上的梯度都是相同的,且都是全局梯度,接着优化器再用这些梯度来更新模型参数。我们可以看到,每个 GPU 上都保留完整副本会消耗大量的显存,这限制了该方法所能支持的 batch size 以及模型尺寸。