而在pytorch中的DDP实际就是使用了Ring-ALLReduce来实现AllReduce算法。 DDP的执行流程大致如下: 各个GPU首先进行环境初始化和模型的广播,使初始状态相同。然后初始化模型bucket和reducer。在训练阶段,通过采样获取数据,计算前向传播,然后进行反向传播和使用all-reduce进行梯度同步,最后完成参数的更新。 这里说明了allreduc...
这种设计能够使得DDP的训练更高效,可以在参数量很大时,获得很好的加速效果。 简单总结一下前面的内容。 1、Pytorch中分布式训练用的比较多的是DDP; 2、DDP中的Allreduce使用的是ring-allreduce,并且使用bucket来引入异步; 3、Allreduce发生在前向传播后的梯度同步阶段,并且与反向传播计算重叠; 4、Ring-allreduce优化...
1. DDP的训练过程 DDP的训练过程可以总结为如下步骤: 1)在训练开始时,整个数据集被均等分配到每个GPU上。每个GPU独立地对其分配到的数据进行前向传播(计算预测输出)和反向传播(计算梯度)。 2)同步各个GPU上的梯度,以确保模型更新的一致性,该过程通过Ring-All-Reduce算法实现。 3)一旦所有的GPU上的梯度都同步完成...
Pytorch DDP 通过引入梯度桶解决第一个问题。如下图所示,在不同的通信框架下,总参数量一定的情况下,每次进行通信的参数量越大,总的通讯延迟就越低。梯度桶就是将多个参数的梯度组合成一个梯度桶一起进行通信从而降低通信延迟。同时,所有AllReduce操作是异步启动的,这将最大程度利用通信带宽。 然而,我们也不希望...
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...
1. DDP的训练过程 DDP的训练过程可以总结为如下步骤: 1)在训练开始时,整个数据集被均等分配到每个GPU上。每个GPU独立地对其分配到的数据进行前向传播(计算预测输出)和反向传播(计算梯度)。 2)同步各个GPU上的梯度,以确保模型更新的一致性,该过程通过Ring-All-Reduce算法实现。
DDP启动 总结 前言 PyTorch的数据并行相对于TensorFlow而言,要简单的多,主要分成两个API: DataParallel(DP):Parameter Server模式,一张卡为reducer,实现也超级简单,一行代码。 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。
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...
我们知道,DDP的gradient all_reduce阶段发生在loss_fn(prediction, label).backward()。这意味着,在梯度累加的情况下,假设一次梯度累加循环有K个step,每次梯度累加循环会进行K次 all_reduce!但事实上,每次梯度累加循环只会有一次 optimizer.step(),即只应用一次参数...
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...