AllReduceBroadcastReduceAllGatherReduceScatter1.2 P2P通信原语 send/recv:使用gather/scatter/all-to-all 算子来实现 2. 支持单机多卡(GPU之间通过PCIE或者NVLink或者GPU Direct P2P来通信) 支持多机多卡(机器之间通过Sockets (Ethernet)或者InfiniBandwith GPU Direct RDMA来通信) CPU和CPU之间& CPU和GPU之间通过PCIE...
不过这样还不能实现数据并行,因为缺少对各个device上的梯度进行AllReduce的操作,jax.lax中提供了必备的集合通信 (collective communication) 函数来进行跨设备数据计算:pmean、psum、all_gather、all_to_all等等。 jax.lax.p* 集合通信函数 看个简单的例子, defmean_f(x,y):z=jnp.dot(x,y)returnjax.lax.pmean...
In the single-machine synchronous case, torch.distributed or the torch.nn.parallel.DistributedDataParallel() wrapper may still have advantages over other approaches to data parallelism, including torch.nn.DataParallel(): 本篇文章将详细介绍这两种方式的实现,只限于单机上实现,分布式较为复杂,下一篇文章再介...
ToyModel的代码看起来与在单个 GPU 上的实现方式非常相似。只是修改了两个部分:网络构造部分和forward部分。 __init__方法使用了两个to(device)语句用来在适当的设备上放置线性层,这样就把整个网络拆分成两个部分,然后就可以分别运行在不同的GPU之上。 forward 方法使用了两个to(device)语句用来在适当的设备上放置...
class Agent:...def run_episode(self, n_steps=0):futs = []for ob_rref in self.ob_rrefs:# make async RPC to kick off an episode on all observersfuts.append(ob_rref.rpc_async().run_episode(self.agent_rref, n_steps))# wait until all obervers have finished this episoderets = torch...
大家好,我还在坚持继续写,如果我没有记错的话,这个是系列文章的第十五篇,pytorch中有很多非常方便使用的损失函数,本文就演示了如何通过多标签损失函数训练验证码识别网络,实现验证码识别。 数据集 这个数据是来自Kaggle上的一个验证码识别例子,作者采用的是迁移学习,基于ResNet18做到的训练。
pytorch利用torch.distributed进行分布式训练,distributed会在内部开辟多个进程,进程数与可用的GPU数一致,多个进程分别加载数据集的一部分,在每个GPU上实现加载部分数据集的前向与反向传播,多个GPU上的反向传播得到的梯度会通过gpu间的all_reduce实现平均,再在每个gpu上进行模型的参数更新,这样保证了不同GPU之间的模型参数一...
# backward pass: compute gradient of the loss with respect to model parametersloss.backward() # perform a single optimization step (parameter update)optimizer.step() # update training losstrain_loss+= loss.item()ifindex % 100 == 0:print('step:{}...
# all gpus connect to a single GPU "root" # the default uses env:// world = nb_gpus * nb_nodes dist.init_process_group("nccl", rank=gpu_nb, world_size=world) # 3: wrap model in DPP torch.cuda.set_device(gpu_nb) model.cuda(gpu...
sampler sends a portion of tng data to each machinedist_sampler = DistributedSampler(dataset)dataloader = DataLoader(d, shuffle=False, sampler=dist_sampler)def main_process_entrypoint(gpu_nb):# 2: set up connections between all gpus across all machines# all gpus connect to a single GPU "...