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...
–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...
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。...
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...
ALL-REDUCE 集体 All-reduce 是一种同步通信方式,所有的 ranks 都被执行了一个 reduction 运算,并且得到的结果对所有的 ranks 都是可见的。下图介绍了这个思想(将求和作为 reduction 运算)。 all-reduce 集体 defmain(rank, world):if rank == 0: x = torch.tensor([1.])elif rank == 1: x = torch....
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...
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。FSDP 通过让...
AllReduce是一个基础通信API,其被 DistributedDataParallel 用于计算所有进程的梯度求和。 多个通信库都提供了AllReduce ,包括NCCL、Gloo和MPI。AllReduce操作要求每个参与进程都提供一个大小相等的张量,然后将给定的算术运算(如sum、prod、min、max)应用于所有进程的输入张量,并向每个参与者返回相同的结果张量。
AllReduce是一个基础通信API,其被 DistributedDataParallel 用于计算所有进程的梯度求和。 多个通信库都提供了AllReduce ,包括NCCL、Gloo和MPI。AllReduce操作要求每个参与进程都提供一个大小相等的张量,然后将给定的算术运算(如sum、prod、min、max)应用于所有进程的输入张量,并向每个参与者返回相同的结果张量。