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。...
该算法分两个步骤进行:首先是scatter-reduce,然后是allgather。在scatter-reduce步骤中,GPU将交换数据,使每个GPU可得到最终结果的一个块。在allgather步骤中,gpu将交换这些块,以便所有gpu得到完整的最终结果。 Parameter Service最大的问题就是通信成本和GPU的数量线性相关。而Ring AllReduce的通信成本与GPU数量无关。Ri...
接下来遍历本机模型的parameters,并获取grad梯度,发送到master node,并从master node获取平均值后更新gradforpinmodel.parameters():# 将grad值发送到master nodedist.gather(p.grad,group=group, async_op=False)# 接收master node发送过来的grad值dist.scatter(p.grad,group=group, src=0, async_op=False) opti...
在对所有 FSDP 模块全部执行该操作后就是计算损失，然后是后向传播。在后向传播期间，再次执行 all-gather 操作以获取给定 FSDP 模块所需的所有参数，执行计算以获得局部梯度，然后再次释放其他工作进程的分片。最后，使用 reduce-scatter 操作对局部梯度进行平均并将相应分片给对应的工作进程，该操作使得每个工作进程都...
规约散射 ReduceScatter：先在一台服务器做 Reduce 操作，再将结果 Scatter 至其他服务器 4 常见分布式...
每个GPU 在Scatter Reduce阶段,接收 N-1 次数据,N 是 GPU 数量;每个 GPU 在allgather 阶段,接收 N-1 次数据;每个 GPU 每次发送 K/N 大小数据块,K 是总数据大小;所以,每个GPU的Data Transferred=2(N−1)*K/N = (2(N−1)/N)*K,随着 GPU 数量 N 增加,总传输量恒定!(我的理解是,随着N变大...
每个 GPU 在Scatter Reduce阶段,接收 N-1 次数据,N 是 GPU 数量;每个 GPU 在allgather 阶段,接收 N-1 次数据;每个 GPU 每次发送 K/N 大小数据块,K 是总数据大小;所以,每个GPU的Data Transferred=2(N−1)*K/N = (2(N−1)/N)*K,随着 GPU 数量 N 增加,总传输量恒定!(我的理解是,随着N变大...
运行all_gather 来收集所有等级的所有碎片,以恢复此 FSDP 单元中的完整参数。 运行反向计算 运行reduce_scatter 来同步梯度 丢弃参数。 将FSDP 的分片视为将 DDP 梯度全局归约分解为归约散射和全局聚集的一种方式。具体来说,在反向传播过程中,FSDP 减少并散射梯度,确保每个秩具有梯度的一个片段。然后在优化器步骤...
Allgather:GPU 会逐步交换彼此不完整的融合梯度,最后所有 GPU 都会得到完整的融合梯度 首先将模型的梯度按照集群中GPU数量进行分块 然后进行第一步scatter reduce,注意该过程中所有的GPU都是在进行通信的 ring all reduce模式不存在网络通信带宽的瓶颈 三、聊聊使用 ...
在后向传播期间,再次执行 all-gather 操作以获取给定 FSDP 模块所需的所有参数,执行计算以获得局部梯度,然后再次释放其他工作进程的分片。最后,使用 reduce-scatter 操作对局部梯度进行平均并将相应分片给对应的工作进程,该操作使得每个工作进程都可以更新其本地分片的参数。如果启用了 CPU 卸载的话,梯度会传给 CPU,...