import torch.distributed as dist tensor_a = torch.tensor([1.0], device=device) if rank == 0: tensor_a.fill_(10.0) # 只有rank 0设置tensor_a为10 dist.broadcast(tensor_a, src=0) # rank 0将tensor_a广播到所有其他进程 3. 要实现DDP训练,我们需要解决哪些问题? 1)如何将数据均等拆分到每个...
tensor_a = torch.tensor([1.0], device=device)ifrank ==0: tensor_a.fill_(10.0)# 只有rank 0设置tensor_a为10dist.broadcast(tensor_a, src=0)# rank 0将tensor_a广播到所有其他进程 3. 要实现DDP训练,我们需要解决哪些问题? 1)如何将数据均等拆分到每个GPU 在分布式训练中,为了确保每个GPU都能高效...
#TCP方法python3 test_ddp.py --init_method=TCP --rank=0 --ws=2python3 test_ddp.py--init_method=TCP --rank=1 --ws=2#ENV方法MASTER_ADDR='localhost'MASTER_PORT=28765 RANK=0 WORLD_SIZE=2 python3 test_gpu.py --init_method=ENV MASTER_ADDR='localhost'MASTER_PORT=28765 RANK=1 WORLD_S...
Broadcast All-Gather 与点对点通信相反,集体通信是允许一个组中所有进程进行通信的模式。一个组是我们所有进程的一个子集。要创建一个组,我们可以将 rank 列表传递给 dist.new_group(group)。默认情况下,集体通信在所有进程(也称为 world)上执行。例如,为了获得所有进程上所有张量的总和,我们可以使用 dist.all_red...
.broadcast(param.data,src=0)# 假设rank==0的进程为主进程deftrain(rank,size):model=SimpleModel().to(rank)ddp_model=DDP(model,device_ids=[rank])optimizer=optim.SGD(ddp_model.parameters(),lr=0.01)forepochinrange(10):# ... 训练代码 ...# 在每个epoch结束时手动同步参数sync_parameters(ddp_...
DDP的等待同步机制 DDP中的等待同步机制使用了一种叫做全局BUCast(Broadcast-Reduce-AllReduce)的算法。这个算法分为三个步骤: Broadcast:将每个进程中的参数发送到其他进程中。 Reduce:将所有进程接收到的参数进行求和操作。 AllReduce:将每个进程的参数更新为求和结果的平均值。
(二)DistributedDataParallel(DDP) 其他的参数含义类似DP,这里重点说下: broadcast_buffers:在每次调用forward之前是否进行buffer的同步,比如bn中的mean和var,如果你实现了自己的SyncBn可以设置为False。 find_unused_parameters:是否查找模型中未参与loss“生成”的参数,简单说就是模型中定义了一些参数但是没用上时需要设...
PS 模式下的 DP，会造成负载不均衡，因为充当 server 的 GPU 需要一定的显存用来保存 worker 节点计算出的局部梯度；另外 server 还需要将更新后的模型参数 broadcast 到每个 worker，server 的带宽就成了 server 与worker 之间的通信瓶颈，server 与 worker 之间的通信成本会随着 worker 数目的增加而线性...
但由于 Row 的输出是 PartialSum， 当后面消费该 Tensor （在网络中是 Add 操作）的 Op 需要全部的数据时（Broadcast）， 此处就需要插入 AllReduce 实现通信了。这在 OneFlow 中称之为 Boxing。 当两个逻辑上的 Op 对于同一个逻辑上的 Tensor 看待的 SBP Parallel 不一致时， OneFlow 系统会自动插入通信节点...
在本教程中,我们展示了如何使用FSDP APIs,用于简单的 MNIST 模型,可以扩展到其他更大的模型,比如HuggingFace BERT 模型,GPT 3 模型高达 1T 参数。示例 DDP MNIST 代码是从这里借鉴的。 FSDP 是如何工作的 在DistributedDataParallel(DDP)训练中,每个进程/工作器拥有模型的副本并处理一批数据,最后使用全局归约来汇总不...