DistributedSampler用于把锁页内存的一个minibatch再进行切分,分配到不同的GPU进程中去。要保证这样的划分是没有overlap的。 每个进程都知道自己的local rank 和 host number,就可以推算出自己的global rank, 然后获得自己应有的那一份sub-minibatch数据,保证每个进程拿到的数据没有重叠。 3. torch.distributed collecti...
导致训练性能差的原因有两个:1)梯度的allreduce是backward完全结束后进行的:这导致gpu的计算和网络的通信变为两个串行的操作,但其实他们是可以做到overlap的。2)针对每个梯度都发起一次all reduce:当梯度较小且模型又比较大时,all reduce的通信性能会变得很差,因为小数据量的通信无法充分利用通信带宽。 下面我们则...
在这种情况下,如果所有进程都在准备就绪后立即AllReduce bucket,则AllReduce内容将不匹配。因此,所有流程必须使用相同的bucketing顺序,并且没有流程可以在装载bucket i之前 就在bucket i+1上启动AllReduce。如果bucket 0是最后一个准备就绪的bucket,那么通信就不可能与计算重叠【笔者:因为 bucket 0 是最后就绪的,所以...
DistributedSampler用于把锁页内存的一个minibatch再进行切分,分配到不同的GPU进程中去。要保证这样的划分是没有overlap的。 每个进程都知道自己的local rank 和 host number,就可以推算出自己的global rank, 然后获得自己应有的那一份sub-minibatch数据,保证每个进程拿到的数据没有重叠。 03 torch.distributed collectiv...
3.3 AllReduce 0x04 系统设计 4.1 API 4.2 梯度规约 4.2.1 A Naive Solution 4.2.2 Gradient Bucketing 4.2.3 Overlap Computation with Communication 4.2.4 Gradient Accumulation 4.3 Collective Communication 0x05 实施 5.1 Python前端 5.2 Core Gradient Reduction ...
4. 尽可能使用异步通信,提高计算/通信overlap comm_handle = torch.distributed.all_reduce(data, group=xxx, async_op=True) 。.. # 省略若干计算代码 comm_handle.wait() 对应中间的计算就能够跟通信进行overlap,只要我们提前梳理好网络拓扑,完全是没问题的。
3.3 AllReduce 0x04 系统设计 4.1 API 4.2 梯度规约 4.2.1 A Naive Solution 4.2.2 Gradient Bucketing 4.2.3 Overlap Computation with Communication 4.2.4 Gradient Accumulation 4.3 Collective Communication 0x05 实施 5.1 Python前端 5.2 Core Gradient Reduction ...
all(self, dim=None, keepdim=False) allclose(self, other, rtol=1, *args, **kwargs) amax(self, dim=None, keepdim=False) amin(self, dim=None, keepdim=False) aminmax(self, *args, **kwargs) angle(self) any(self, dim=None, keepdim=False) ...
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are more difficult to understand and monitor. If you have a vested interest in presenting the model to outside parties, it may make sense to sacrifice some accuracy to make the model more interpretable. Also similar to lasso, I suspect these simple weights will reduce the variance of ...