1.2 all_gather_object 是all_gather的扩展,适用于所有python object(要求pytorch>1.8.0) defall_gather_object(object_list,obj,group=None):"""Gathers picklable objects from the whole group into a list. Similar to:func:`all_gather`, but Python objects can be passed in. Note that the objectmust...
🐛 Describe the bug I'm trying to get sync the state of an AverageMeter in a distributed training. However, when syncing the states with all_gather_object, the object_size_list in PyTorch internal implementation is complaining about inpla...
为了实现这一点,PyTorch 提供了以下两个方法: dist.all_gather: 用于收集张量(tensors)。 dist.all_gather_object: 用于收集 Python 对象(如字典、列表等)。 def main(rank, world_size): torch.cuda.set_device(rank) # 设置当前进程使用的 GPU # 创建要收集的数据 data = { 'tensor': torch.ones(3, ...
gather_objects = [b for _ in range(dist.get_world_size())] with self.assertRaisesRegex(AttributeError, "Can't pickle local object"): dist.all_gather_object( [None for _ in range(dist.get_world_size())], gather_objects[self.rank] ) @require_backend({"gloo"}) @unittest.skipIf(BACK...
对Gloo后端添加了send、recv、reduce、all_gather、gather、scatter支持; 对NCCL后端添加了barrier op支持、new_group支持; 此外,对于torch.distributed模块来说,TCP后端被移除,如今PyTorch推荐使用Gloo和MPI后端用于CPU collectives ,推荐使用NCCL后端用于GPU collectives。还有,旧的基于THD的torch.distributed 包被废弃!旧的...
torch.distributed.all_gather(tensor_list, tensor, group=<object object>, async_op=False) # 将group中的tensor集中到tensor_list中 torch.distributed.gather(tensor, gather_list, dst, group=<object object>, async_op=False) # 将group中的tensor集中到dst(rank)处 ...
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...
intrusive_ptr<Work> allgather(std::vector<std::vector<at::Tensor>>& outputTensors,std::vector<at::Tensor>& inputTensors,const AllgatherOptions& opts = AllgatherOptions()) override;c10::intrusive_ptr<Work> allreduce(std::vector<at::Tensor>& tensors,const AllreduceOptions& opts = All...
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。 进行前向计算 丢弃刚收集的参数分片 在反向路径中 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
dist.all_reduce(tensor, op, group): 与 reduce 相同,但结果存储在所有进程中。 dist.scatter(tensor, scatter_list, src, group): 将第i ii个张量scatter_list[i]复制到第i ii个进程。 dist.gather(tensor, gather_list, dst, group): 将tensor从所有进程复制到dst。