本文介绍 PyTorch 里的数据并行训练,涉及 nn.DataParallel (DP) 和 nn.parallel.DistributedDataParallel (DDP) 两个模块(基于 1.7 版本),涵盖分布式训练的原理以及源码解读(大多以汉字注释,记得仔细读一下 comment )。内容组织如下: 0 数据并行 1 DP 1.1 使用 1.2 原理 1.3 实现 1.4 分析 2 DDP 2.1 使用 2.2...
进程组:DDP是真正的分布式训练,可以使用多台机器来组成一次并行运算的任务。为了能够让 DDP 的各个worker之间通信,PyTorch 设置了进程组这个概念。 后端 :后端这个概念是一个逻辑上的概念。本质上后端是一种IPC通信机制。对于用户来说,就是采用那种方式来进行集合通信,从代码上看,就是走什么流程(一系列流程),以及后...
在调用任何 DDP 其他方法之前,需要使用torch.distributed.init_process_group()进行初始化进程组。 fromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDPimporttorch.distributedasdistimportosdefsetup(rank, world_size): os.environ['MASTER_ADDR'] ='localhost'os.environ['MASTER_PORT'] ='12355'# initialize th...
For multi-device modules and CPU modules,device_idsmust beNone.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(intortorch.device) – Device location of output for single-dev...
DDP 可以被认为是集合通讯的应用。 参数服务器大致可以分为 master 和 worker,而DP 基于单机多卡,所以对应关系如下: worker :所有GPU(包括GPU 0)都是worker,都负责计算和训练网络。 master :GPU 0(并非 GPU 真实标号,而是输入参数 device_ids 的首位)也负责整合梯度,更新参数。
Device :GPU及其内存。 因此,CUDA 架构下的一个程序也对应分为两个部份:Host 代码和Device代码,它们分别在CPU和GPU上运行。host与device之间可以通信进行数据拷贝。 主机代码(Host Code):在 CPU 上执行的部份,使用Linux(GNU gcc)和Windows(Microsoft Visual C)编译器来编译。大致可以认为认为C语言工作对象是CPU和内...
2 DDP 2.1 使用 2.2 原理 2.3 实现 0 数据并行 当一张 GPU 可以存储一个模型时,可以采用数据并行得到更准确的梯度或者加速训练,即每个 GPU 复制一份模型,将一批样本分为多份输入各个模型并行计算。因为求导以及加和都是线性的,数据并行在数学上也有效。 假设我们一个 batch 有 个样本,一共有 个GPU 每个...
This topic describes three methods of using a training job to start PyTorch DDP training and provides their sample code.Use PyTorch preset images and run the mp.spawn com
[Beta] Support for uneven dataset inputs in DDP PyTorch 1.7引入了一个新的上下文管理器,与使用“torch.nn.parallel.DistributedDataParallel”进行训练的模型结合使用,以支持使用跨不同进程的大小不均匀的数据集进行训练。此功能在使用DDP时提供了更大的灵活性,并防止用户必须手动确保不同进程中的数据集大小相同。
🐛 Describe the bug Hello, when I am using DDP to train a model, I found that using multi-task loss and gradient checkpointing at the same time can lead to gradient synchronization failure between GPUs, which in turn causes the parameters...