torch.distributed.all_gather是 PyTorch 中用于在分布式环境中收集各个进程的张量的操作。它将每个进程中的张量收集到一个列表中,使得所有进程都能够访问到其他进程的数据。以下是对all_gather操作的详细解释和示例。 1.all_gather的概念 功能:all_gather从所有参与的进程中收集张量,并将结果放入指定的列表中。每个进程...
Python PyTorch all_gather用法及代码示例本文简要介绍python语言中 torch.distributed.all_gather 的用法。 用法: torch.distributed.all_gather(tensor_list, tensor, group=None, async_op=False) 参数: tensor_list(list[Tensor]) -输出列表。它应该包含 correctly-sized 张量,用于集体的输出。 tensor(Tensor) -...
原来是bs个x和bs个y相乘,all_gather后变成了bs*world_size个x和y相乘,但是all_gather操作后只有当前bs大小的x是有梯度的,设world_size是N的话,偏导的第一项有N个x的梯度,相当于偏导的第二项少了N倍,那么(2)实际上应该为:
defdistributed_concat(tensor, num_total_examples): output_tensors=[tensor.clone()for_inrange(torch.distributed.get_world_size())] torch.distributed.all_gather(output_tensors, tensor) concat=torch.cat(output_tensors, dim=0)# truncate the dummy elements added by SequentialDistributedSamplerreturncon...
各自的进程对各自的 小batch mean和小batch variance进行all_gather操作,每个进程都得到s的全局量。 注释:只传递mean和variance,而不是整体数据,可以大大减少通讯量,提高速度。 每个进程分别计算总体mean和总体variance,得到一样的结果 ...
total_targets = torch.cat(total_targets).cpu()# 使用all_gather将所有进程的数据集中到一个列表中gathered_preds = [torch.zeros_like(total_preds)for_inrange(dist.get_world_size())] gathered_targets = [torch.zeros_like(total_targets)for_inrange(dist.get_world_size())] ...
运行all_gather 来收集所有等级的所有碎片,以恢复此 FSDP 单元中的完整参数。 运行反向计算 运行reduce_scatter 来同步梯度 丢弃参数。 将FSDP 的分片视为将 DDP 梯度全局归约分解为归约散射和全局聚集的一种方式。具体来说,在反向传播过程中,FSDP 减少并散射梯度,确保每个秩具有梯度的一个片段。然后在优化器步骤...
该算法的基本思想是取消Reducer,让数据在gpu形成的环内流动,整个ring-allreduce的过程分为两大步,第一步是scatter-reduce,第二步是allgather。 先说第一步:首先我们有n块gpu,那么我们把每个gpu上的数据(均等的)划分成n块,并给每个gpu指定它的左右邻居(图中0号gpu的左邻居是4号,右邻居是1号,1号gpu的左邻居...
不足的话,就是accelerate支持的collective function比较少,目前只有all_gather。 Horovod 第二个常用的分布式库Horovod是一个通用的深度学习分布式训练框架,支持Tensorflow,Pytorch,MXNet,Keras等等,因此比Accelerator要更加重些,但是功能也会更加丰富,这里以Pytorch为例来简单介绍。多说一下,Horovod的安装相对复杂一些,需要针...
🐛 Describe the bug When using NCCL backend, my code stalls on all_gather when using nodes > 1 (aka multi-nodes) regardless of number of GPUs. However, it does not stall when using 1 node but any number of GPUs. This issue is actually ste...