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...
从图片的对比可知,分布式使得数据的切分(batch_data)以及前向计算后的数据传递发生了变化(all_reduce),对应到ddp里面: 1、由于分布式采用的是多进程模式,要保证不同进程拿到的是不同的数据,需要在正向传播时对数据的分配进行调整,所以dataloader里面多了一个sampler参数。 2、反向传播计算后需要对参数进行共享通信...
–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...
all_reduce操作会在所有进程中聚合每个进程的数据(如张量),并将结果返回给所有进程。聚合可以是求和、取平均、找最大值等。当你需要获得所有进程的梯度总和或平均值时,可以使用all_reduce。这在计算全局平均或总和时非常有用,比如全局平均损失。 一个示例代码如下: ...
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...
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...
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...
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 DDP 的行为，尤其是当模型因为太大而需要跨越多个设备运行时，更是如此。对于大型模型，...