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...
DataParallel(DP):Parameter Server模式,一张卡位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。 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=c...
DP 的通信成本随着 GPU 数量线性增长,而 DDP 支持 Ring AllReduce,其通信成本是恒定的,与 GPU 数量无关。 同步参数 DP 通过收集梯度到 device[0],在device[0] 更新参数,然后其他设备复制 device[0] 的参数实现各个模型同步; DDP 通过保证初始状态相同并且改变量也相同(指同步梯度) ,保证模型同步。 Ring All...
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...
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.
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...
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...
xxx#训练完成 只需要保存rank 0上的即可#不需要dist.barrior(), all_reduce 操作保证了同步性ifrank ==0: torch.save(ddp_model.state_dict(), CHECKPOINT_PATH) 总结一下的话,使用DDP分布式训练的话,一共就如下个步骤: 初始化进程组dist.init_process_group ...
分组处理以找出 DDP 中运行 AllReduce 的进程组实例，它能够帮助避免与默认进程组混淆； bucket_cap_mb 控制 AllReduce 的 bucket 大小，其中的应用应调整 knob 来优化训练速度； 找出没有用到的参数以验证 DDP 是否应该通过遍历 autograd 图来检测未用到的参数。 本地模型中的 Model Device Affinity 也能控制 ...