这些测量预示着,对于相对较小的bucket大小,DDP可以在向后传播的同时启动AllReduce操作,以使通信与计算重叠,这将改变每次迭代的延迟。 4.2.3 Overlap Computation with Communication 在梯度上的AllReduce操作可以在本地向后传播完成之前开始。使用bucketing,DDP需要等待同一个bucket中的所有内容,然后开始启动通信。 在这种...
在梯度上的AllReduce操作可以在本地向后传播完成之前开始。使用bucketing,DDP需要等待同一个bucket中的所有内容,然后开始启动通信。 在这种设置下,只是在向后传播结束时触发AllReduce不再足够。我们需要对更频繁的信号作出反应,并更迅速地启动 AllReduce。因此,DDP为每个梯度累加器注册一个autograd hook。Hook 在其相应...
4.2.3 Overlap Computation with Communication 在梯度上的AllReduce操作可以在本地向后传播完成之前开始。使用bucketing,DDP需要等待同一个bucket中的所有内容,然后开始启动通信。 在这种设置下,只是在向后传播结束时触发AllReduce不再足够。我们需要对更频繁的信号作出反应,并更迅速地启动 AllReduce。因此,DDP为每个梯度...
PyTorch C++ 前端是 PyTorch 机器学习框架的纯 C++ 接口。虽然 PyTorch 的主要接口自然是 Python,但这个 Python API 坐落在一个庞大的 C++ 代码库之上,提供了基础数据结构和功能,如张量和自动微分。C++ 前端暴露了一个纯 C++11 API,扩展了这个底层 C++ 代码库,提供了用于机器学习训练和推断所需的工具。这包括一...
多gpu训练是,我们希望同一时刻在每个gpu上的数据是不一样的,这样相当于batch size扩大了N倍,因此起到了加速训练的作用。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...
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。
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) ...
all_reduce(tensor, "sum", (mesh, 1)) self.assertEqual(res2, torch.tensor([2, 2, 2, 2], dtype=torch.float Device Abstraction Initiatives There has been some effort being made to make device agnostic APIs such as seen from this PR for stream and Event: https:...
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...
NCCL 被触发的时机在于joinable.exit 和 joinable.notify_join_context DDP 由于是Joinable的子类,所以继承了joinable的接口,forward 过程中通过joinable.notify_join_context 调用allreduce reduce 过程中注重bucketing的原因是为了提高allreduce 的 overlap ...