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。我是...
下面是实现PyTorch的all_reduce操作的步骤: erDiagram 确定分布式训练环境 --> 创建分布式进程组 --> 将模型和数据分发到多个GPU上 --> 计算梯度 --> 使用all_reduce聚合梯度 --> 更新模型参数 1. 确定分布式训练环境 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...
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...
由于通信层主要是为了进行梯度等状态更新同步,因此,在本文中,主要介绍几个经常用到的操作:all_reduce, broadcast,all_gather, scatter,reduce_scatter, all_to_all以及barrier 先来看all_reduce, 我们在理解默认流和非默认流的时候,要把他们看成是对计算的一种配置,不能单纯去看代码的执行语句是从头到尾执行的。...
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...
dist.all_reduce(tensor) # 输出结果 print(tensor) # 输出 [1., 2., 3.] 在上面的示例中,首先使用 dist.init_process_group 函数初始化分布式环境,指定后端为 nccl,初始化方法为 TCP 连接,并且设置 rank 和 world_size 参数。然后,创建一个 tensor,并使用 dist.all_reduce 函数对 tensor 进行 allreduce...
它们一起执行了 all-reduce(可以看见,dist.all_reduce(..) 在 if … elif block 逻辑块的外部),求和 (dist.reduce_op.SUM) 作为 reduction 运算。将来自每个 rank 的 x 求和,再把得到的求和结果放置在每个 rank 的 x 内。 转向深度学习 假设读者熟知标准的随机梯度下降算法(SGD),该算法常用于训练深度学习...
本篇讲的Pytorch分布式训练采用数据并行方式,梯度信息同步采用All-Reduce Pytorch分布式训练 废话不多说,我们在实战中学习,先跑个例子然后再慢慢解释每一段的意思,下面一段代码拷下来可以保存成mnist.py文件: # -*- encoding: utf8 -*-importtorchfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.distributedas...
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...
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。