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...
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...
首先使用pytorch内部的方法编写一个多进程程序作为编写分布式训练的基础。 importos,torchimporttorch.multiprocessingasmpimporttorch.distributedasdistdefrun(rank,size):tensor=torch.tensor([1,2,3,4],device='cuda:'+str(rank))# ——1——group=dist.new_group(range(size))# ——2——dist.all_reduce(ten...
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...
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...
支持的输入和输出数据类型有差异,详细请参考《API 参考》中的“torch_npu.npu_mm_all_reduce_base”章节的“参数说明” 算子IR及torch_npu接口参数 算子IR: REG_OP(MatmulAllReduce) .INPUT(x1, TensorType({DT_FLOAT16, DT_BF16, DT_INT8})) .INPUT(x2, TensorType({DT_FLOAT16, DT_BF16,...
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...
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...
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，...