isend和irecv接口功能与send和recv接口一致,但它的通信是异步通信 具体来说,对于一组通信的发送方和接收方: 如果使用send和recv接口,则发送和接收双方会等待本次通信完成以后再进行 如果使用isend和irecv接口,则发送方会在消息发送以后便立刻执行后续命令,不会阻塞在发送接口 5. batch_isend_irecv(torch.distribute...
代码在此:isend, irecv on master node,isend, irecv on other nodes 具体代码master(node0)如下: model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device), target.to(device) optimizer.zero_grad() output =model(data) train_loss =criterion(outp...
"""Non-blocking point-to-point communication."""def run(rank, size):tensor = torch.zeros(1)req = Noneif rank == 0:tensor += 1# Send the tensor to process 1req = dist.isend(tensor=tensor, dst=1)print('Rank 0 started sending')else:# Receive tensor from process 0req = dist.ire...
在dist.isend()之后写入tensor,将导致未定义的行为。 在dist.irecv()之后读取tensor,将导致未定义的行为。 但是,在req.wait() 执行之后,我们可以保证通信发生了,并且可以保证存储的tensor[0]值为1.0。 当我们想要对进程的通信进行细粒度控制时,点对点通信很有用。它们可用于实现复杂巧妙的算法,例如在百度的 DeepSp...
在dist.isend()之后写入tensor将导致不确定的行为。 在dist.irecv()之后从tensor读取将导致不确定的行为。 但是,在执行req.wait()之后,我们可以确保进行了通信,并且tensor[0]中存储的值为 1.0。 当我们希望对流程的通信进行精细控制时,点对点通信非常有用。 它们可用于实现精美的算法,例如百度的 DeepSpeech 或 Fac...
在dist.isend()之后写入tensor将导致未定义的行为。 在dist.irecv()之后读取tensor将导致未定义的行为。 但是,在执行req.wait()之后,我们可以保证通信发生了,并且存储在 tensor[0] 中的值是 1.0。 当我们希望对进程的通信进行更细粒度的控制时,点对点通信很有用。它们可用于实现花哨的算法,例如百度的DeepSpeech或...
在dist.isend()之后写入tensor,将导致未定义的行为。 在dist.irecv()之后读取tensor,将导致未定义的行为。 但是,在req.wait()执行之后,我们可以保证通信发生了,并且可以保证存储的tensor[0]值为 1.0。 当我们想要对进程的通信进行细粒度控制时,点对点通信很有用。它们可用于实现复杂巧妙的算法,例如在百度的 DeepSp...
[Dist] Async op isend and irecv bug #149177 commented on Mar 20, 2025 • 0 new comments [inductor] Add Python type annotations to `torch/_inductor` #146167 commented on Mar 20, 2025 • 0 new comments Updating from torch 2.0 to 2.1/2.2/2.3/2.4/2.5 results in gradient explosi...
在dist.isend()之后写入tensor,将导致未定义的行为。 在dist.irecv()之后读取tensor,将导致未定义的行为。 但是,在req.wait() 执行之后,我们可以保证通信发生了,并且可以保证存储的tensor[0]值为 1.0。
异步p2p函数(isend,irecv)也可用。 然而,一些通信模式出现频繁,导致已经开发出更有效的集体调用。他们通常参与整个过程组,并且比使用send / recv的单纯算法要快得多。一个例子是all_reduce: 分布式软件包是相当低级别的,因此它允许实现更先进的算法,并将代码定制到特定的目的,但数据并行训练是我们为此创建高级辅助工...