我们将创建一个简单的训练循环,使用 AllReduce 来同步每个节点的梯度。 importtorchimporttorch.distributedasdistimporttorch.multiprocessingasmpdefinit_process(rank,size,fn,backend='gloo'):dist.init_process_group(backend,rank=rank,world_size=size)fn(rank,size)defrun(rank,size):# 创建一个随机的张量tensor...
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。
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...
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...
horovod相比accelerate来说,功能更加丰富,支持的接口,函数,框架都要多, 比如 hvd.all_reduce, hvd.all_gather等等。 综合看,这两个其实都是非常易用的分布式框架了,选择哪个都可以。 当然除了这两个外, 还有一些其他的,比如pytorch-lightning,deepspeed这里就不多介绍了。
Pytorch - 手写allreduce分布式训练(附源码):https://zhuanlan.zhihu.com/p/482557067 Pytorch - 算子间并行极简实现(附源码):https://zhuanlan.zhihu.com/p/483640235 Pytorch - 多机多卡极简实现(附源码):https://zhuanlan.zhihu.com/p/486130584 1
在Main Thread 之中做训练,在 Reducer 之中做 allreduce,具体是往 ProcessGroupMPI 的 workerThread_ 发送指令。 workerThread_ 会调用 MPI_Allreduce 进行 集合通信,使用的就是 MPI 后端。 0x03 设置 首先,我们需要能够同时运行多个进程。如果您有权访问计算集群,您应该咨询您的本地系统管理员或使用您最喜欢...
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...
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，...
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...