reduce_op.SUM) param.grad.data /= size 5 调试执行 完整代码: 代码执行环境: image: pytorch/pytorch:1.11.0-cuda11.3-cudnn8-runtime gpu: v100 /workspace/communication# python all_reduce_train.py Rank 0 , epoch 0 : 1.330785048033383 Rank 1 , epoch 0 : 1.3148830299819712 Rank 0 , epoch 1 ...
reduce操作: torch.distributed.reduce(tensor, dst, op=<ReduceOp.SUM: 0>, group=None, async_op=False) # op:元素进行reduce计算的方式。 # async_op: 是否进行异步操作。 all_reduce操作函数: 将不同rank进程的数据进行操作。比如sum操作。 torch.distributed.all_reduce(tensor, op=<ReduceOp.SUM: ...
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, out_channel, stride=1, downsample=None, **kwargs): super(BasicBlock, self).__init...
PyTorch提供了一种简便且高效的方法。具体而言就是all_reduce函数,该函数使用了ring通讯方法,使得通讯效率得到了提升。同时,也完成了组内变量的共享和计算。 用法如下: dist.all_reduce(var, op=dist.reduce_op.SUM,group=group, async_op=False) 与gather(), scatter()相似,首先需要建立一个组。all_reduce()...
在开始实现all_reduce之前,首先需要确定当前是否处于分布式训练环境中。可以通过如下代码进行检查: importtorchiftorch.distributed.is_initialized():print("当前处于分布式训练环境")else:print("当前未处于分布式训练环境") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2. 创建分布式进程组 ...
而在pytorch中的DDP实际就是使用了Ring-ALLReduce来实现AllReduce算法。 DDP的执行流程大致如下: 各个GPU首先进行环境初始化和模型的广播,使初始状态相同。然后初始化模型bucket和reducer。在训练阶段,通过采样获取数据,计算前向传播,然后进行反向传播和使用all-reduce进行梯度同步,最后完成参数的更新。 这里说明了allreduc...
在上面的脚本中,allreduce(send, recv)函数的签名与 PyTorch 中 函数的签名略有不同。它接受一个recv张量并将所有send张量的总和存储在其中。作为留给读者的练习,我们的版本与 DeepSpeech 中的版本之间仍有一个区别:它们的实现将梯度张量分成块,以便最佳地利用通信带宽(提示:torch.chunk)。
def _all_reduce_single(input: torch.Tensor, op: str): res = torch.ops._c10d_functional.all_reduce(input.contiguous(), op, "default") return torch.ops._c10d_functional.wait_tensor(res) Versions Collecting environment information...
4.2.3.2 allreduce 4.2.3.3 enqueue 4.2.3.4 runLoop 4.4 封装 0xFF 参考 0x01 回顾 1.1 基础概念 关于分布式通信,PyTorch 提供的几个概念是:进程组,后端,初始化,Store。 进程组:DDP是真正的分布式训练,可以使用多台机器来组成一次并行运算的任务。为了能够让 DDP 的各个worker之间通信,PyTorch 设置了进程组这个...
class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='elementwise_mean') 功能:将输入经过softmax激活函数之后,再计算其与target的交叉熵损失。即该方法将nn.LogSoftmax()和 nn.NLLLoss()...