这里说明了allreduce是在前向传播完成后用于梯度同步的,并且提到了一个新词 bucket。 (模型参数以(大致)与给定模型 Model.parameters() 相反的顺序分配到存储桶中。使用相反顺序的原因是,DDP 期望梯度在向后传递期间大致按照该顺序准备就绪。) 实际上,DDP中的设计是通过将全部模型参数划分为无数个小的bucket,然后在...
All-Reduce算法允许所有GPU同时计算梯度的平均值,确保所有GPU上的模型参数保持一致。 DDP的优势 1. 高效性DDP通过多进程并行计算,充分利用了GPU的计算资源,避免了GIL竞争等线程同步问题,从而提高了训练速度。 2. 灵活性DDP支持单机多卡以及多机多卡的训练场景,可以根据实际需求灵活配置计算资源。 3. 内存友好每个GPU只...
这里说明了allreduce是在前向传播完成后用于梯度同步的,并且提到了一个新词 bucket。 (模型参数以(大致)与给定模型 Model.parameters() 相反的顺序分配到存储桶中。使用相反顺序的原因是,DDP 期望梯度在向后传递期间大致按照该顺序准备就绪。) 实际上,DDP中的设计是通过将全部模型参数划分为无数个小的bucket,然后在...
从图片的对比可知,分布式使得数据的切分(batch_data)以及前向计算后的数据传递发生了变化(all_reduce),对应到ddp里面: 1、由于分布式采用的是多进程模式,要保证不同进程拿到的是不同的数据,需要在正向传播时对数据的分配进行调整,所以dataloader里面多了一个sampler参数。 2、反向传播计算后需要对参数进行共享通信...
DDP 通过注册自动求导钩子,在每次反向传播结束后触发计算流程。钩子触发时,会全面扫描所有本地模型参数,从各个参数里获取梯度张量。随后,对每个参数运用AllReduce集体通信(对所有进程的该参数的梯度进行求和或者取平均),计算所有进程中每个参数的平均梯度,并将结果回写到梯度张量之中。朴素解决方案虽可行但存在以下不足:...
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...
DistributedDataParallel(DDP):All-Reduce模式,本意是用来分布式训练,但是也可用于单机多卡。 DataParallel是基于Parameter server的算法,实现比较简单,只需在原单机单卡代码的基础上增加一行: model = nn.DataParallel(model, device_ids=config.gpu_id) 1.
pytorch使用多 GPU 训练主要有 DP 和 DDP 两种方式：DP 是 Data Parallel 的缩写，即数据并行。顾名...
近期一直在用torch的分布式训练,本文调研了目前Pytorch的分布式并行训练常使用DDP模式(Distributed DataParallell),从基本概念,初始化启动,以及第三方的分布式训练框架展开介绍。最后以一个Bert情感分类给出完整的代码例子:torch-ddp-examples。 基本概念 DistributedDataParallel(DDP)是依靠多进程来实现数据并行的分布式训练方法...
在 DDP 中，每个工作进程 (加速器 / GPU) 都会保留一份模型的所有参数、梯度和优化器状态的副本。每个工作进程会获取不同的数据，这些数据会经过前向传播，计算损失，然后再反向传播以生成梯度。接着，执行 all-reduce 操作，此时每个工作进程从其余工作进程获取梯度并取平均。这样一轮下来，每个工作进程上的梯度都...