可以看到设置成25MB其实是不错的选择而事实上,在 torch 的 manual 中,我们可以看到 DDP 的api 参数中其实是可以自己设置这个bucket的大小的,而默认参数也确实是25MB。 Torch DDP 源码解析 classDistributedDataParallel(Module,Joinable):def__init__(self,module,device_ids=None,output_device=None,dim=0,broadca...
Designed for multi-machine and multi-GPU setups, enabling efficient communication and synchronization between processes. Gloo is one of the default backends for PyTorch’s Distributed Data Parallel (DDP) and RPC frameworks, alongside other backends like NCCL and MPI. ...
下面部分就是DDP/Horovod优化过程,可以看到,其后向计算和归并梯度是部分并行的。 3.1 流程 DDP 之中,依然使用的是普通优化器,但采用的是多进程方式,每个进程都完成训练的全部流程,只是在后向计算时候需要使用 all-reduce 来归并梯度。每个进程拥有自己独立的优化器,优化器也是常规优化器。 这里有两个特点: 每个进程...
PyTorch Lightning的DDP实现 importpytorch_lightningaspl# 模型定义(假设已完成)model=LightningModel()# DDP配置trainer=pl.Trainer(accelerator="gpu",devices=4,# GPU数量配置strategy="ddp"# 分布式策略设置)trainer.fit(model,train_dataloader,val_dataloader) Lightning提供了高度集成的DDP支持,通过简单的配置即可实...
strategy="ddp" # 分布式策略设置 ) trainer.fit(model, train_dataloader, val_dataloader) Lightning提供了高度集成的DDP支持,通过简单的配置即可实现分布式训练。 Ignite的DDP实现 importtorch importtorch.distributedasdist fromignite.engineimportEngine # 初始化分布式环境 ...
它的_sync_param功能是:当一个DDP进程在多个设备上工作时,会执行进程内参数同步,并且它还从rank 0 进程向所有其他进程广播模型缓冲区。 进程间参数同步在Reducer.cpp之中实现。 comm.h:实现合并广播助手函数(coalesced broadcast helper ),该函数在初始化期间被调用以广播模型状态,并在前向传播之前同步模型缓冲区。
优化器初始值相同由 "用户在DDP模型创建后才初始化optimizer" 来确保。 优化器参数每次更新值相同。 每次更新的梯度都是all-reduce过的,所以各个优化器拿到的梯度delta数值是一样的。 3.3 使用 其示例如下: model = ToyModel().to(rank)# 构造DDP modelddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) ...
environ.get("PYTORCH_DDP_USE_SIDE_STREAM", "1") == "1" ) # 构建参数 # TODO(wayi@): Remove this field since SPMD is no longer supported, # and also remove all the relevant unnecessary loops. # Module replication within process (single-process multi device) # 这里需要注意,就是以后不...
5.2 DDP 在get_model 之中,有如下代码使用 DDP。 frommegatron.modelimportDistributedDataParallelasLocalDDP fromtorch.nn.parallel.distributedimportDistributedDataParallelastorchDDP ifwrap_with_ddp: ifargs.DDP_impl=='torch': i=torch.cuda.current_device() model=[torchDDP(model_module,device_ids=[i],outp...
Ignite的DDP实现 importtorch importtorch.distributedasdist fromignite.engineimportEngine # 初始化分布式环境 dist.init_process_group(backend="nccl") # 训练步骤定义 deftrain_step(engine, batch): model.train() optimizer.zero_grad() x,y=batchoutput=model(x)loss=criterion(output, y) ...