\frac{\partial f}{\partial x_{i}} \frac{\partial x_{i}}{\partial \theta} \tag{1}然而在DDP下,all_gather后,链式法则变成了(2)式的样子 \frac{\partial f}{\partial x_{all}} \frac{\partial x_{i}}{\partial \theta} \tag{2}我们假设最简单的对比学习的例子,原来是bs个x和bs个y相乘...
在DDP训练中,每个GPU进程独立计算其数据的评估结果(如准确率、损失等),在评估时,可能需要收集和整合这些结果。 通过torch.distributed.all_gather函数,可以将所有进程的评估结果聚集到每个进程中。这样每个进程都可以获取到完整的评估数据,进而计算全局的指标。如果只需要全局的汇总数据(如总损失或平均准确率),可以使用...
四、如何搭建一个Pytorch DDP代码框架 1. 与DDP有关的基本概念 在开始使用DDP之前,我们需要了解一些与DDP相关的概念。 2. 与DDP有关的一些操作 在DDP中,每个进程的数据是互不影响的(除了采用Ring-All-Reduce同步梯度)。如果我们要汇总或者同步不同进程上的数据,就需要用到一些对应的函数。 1)all_reduce all_re...
1,DDP采用Ring-All-Reduce架构,其核心思想为:所有的GPU设备安排在一个逻辑环中,每个GPU应该有一个左邻和一个右邻,设备从它的左邻居接收数据,并将数据汇总后发送给右邻。通过N轮迭代以后,每个设备都拥有全局数据的计算结果。 2,DDP每个GPU对应一个进程,这些进程可以看作是相互独立的。除非我们自己手动实现,不然各...
在具体运行时，与 DDP 类似，FSDP 的每个工作进程获取不同的数据。在前向传播过程中，如果启用了 CPU 卸载，则首先将本地分片的参数搬到 GPU/加速器。然后，每个工作进程对给定的 FSDP 包装模块/层执行 all-gather 操作以获取所需的参数，执行计算，然后释放/清空其他工作进程的参数分片。在对所有 FSDP 模块全部...
前文 并行原理简介和 DDP 并行实践和 使用 torchrun 进行容错处理 在简单的随机数据上演示了使用 DDP 并行加速训练的方法,本文考虑一个更加复杂的 GPT 类模型,说明如何进行 DDP 并行实战 MinGPT 是 GPT 模型的一个流行的开源 PyTorch 复现项目,其实现简洁干净可解释,因而颇具教育意义。关于 MinGPT 的详细介绍可以参...
一句话总结,当前PyTorch SyncBN只在DDP单进程单卡模式中支持。SyncBN用到 all_gather这个分布式计算接口,而使用这个接口需要先初始化DDP环境。 复习一下DDP的伪代码中的准备阶段中的DDP初始化阶段 d. 创建管理器reducer,给每个parameter注册梯度平均的hook。
DP只能在单机上使用,DDP单机和多机都可以使用 DDP相比于DP训练速度要快 二、聊聊PS模式和Ring-all-reduce模式 PS模式 即Parameter Server架构,主要由server节点和worker节点组成 server节点的主要功能是初始化和保存模型参数 接受worker节点计算出的局部梯度、汇总计算全局梯度,并更新模型参数(DP) ...
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...
network = ... #some network with BatchNorm layers in itsync_bn_network = nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(network)ddp_network = nn.parallel.DistributedDataParallel(sync_bn_network, device_ids=[args.local_rank], output_device=args.local_rank)总结 要在GPU之间拆分模型，请将模型拆分...