Whendevice_idsisNonefor both cases, both the input data for the forward pass and the actual module must be placed on the correct device. (default:None) output_device(int or torch.device) – Device location of output for single-device CUDA modules. For multi-device modules and CPU modules,...
幸运的是,DDP给我们提供了一个暂时取消梯度同步的context函数no_sync()(源代码:https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/nn/parallel/distributed.py#L548)。在这个context下,DDP不会进行梯度同步。 所以,我们可以这样实现加速: model = DDP(model)...
step() # [*] # Not necessary to use a dist.barrier() to guard the file deletion below # as the AllReduce ops in the backward pass of DDP already served as # a synchronization. if rank == 0: os.remove(CHECKPOINT_PATH) cleanup() DDP 与模型并行的结合 DDP也适用于多 GPU 模型。包装...
这里的为可能的SyncBN层做准备,实际上就是检测当前是否是DDP单进程单卡模式,如果不是,会直接停止。 这告诉我们,SyncBN需要在DDP环境初始化后初始化,但是要在DDP模型前就准备好。 为什么当前PyTorch SyncBN只支持DDP单进程单卡模式? 从SyncBN原理中我们可以看到,其强依赖了all_gather计算,而这个分布式接口当前是不...
PyTorch 的分布式训练方式主要有 DP (DataParallel)、DDP (先进的深度学习模型参数正以指数级速度增长:...
在一个进程中,DDP将input module 复制到device_ids指定的设备,相应地按batch维度分别扔进模型,并将输出收集到output_device,这与DataParallel相似。Across processes, DDP inserts necessary parameter synchronizations in forward passes and gradient synchronizations in backward passes. It is up to users to map ...
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 ...
本地模型中的 Model Device Affinity 也能控制 DDP 的行为,尤其是当模型因为太大而需要跨越多个设备运行时,更是如此。对于大型模型,模型的每一层可以放在不同的设备上,使用 Tensor.to(device) API 可以将中间输出从一个设备转移到另一个上。DDP 也可以在...
本地模型中的 Model Device Affinity 也能控制 DDP 的行为,尤其是当模型因为太大而需要跨越多个设备运行时,更是如此。对于大型模型,模型的每一层可以放在不同的设备上,使用 Tensor.to(device) API 可以将中间输出从一个设备转移到另一个上。DDP 也可以在多个模型上运行。
创建分布式并行(DistributedDataParallel)模型DDP(model, device_ids=device_ids) 为数据集创建distributedSampler 使用启动工具torch.distributed.launch在每个主机上执行一次脚本,开始训练 使用destory_process_group()销毁进程组 单机多卡--DistributedDataParallel