DDP还可以与 Model Parallelism一起使用,但是不支持进程内的复制。您需要为每个module 副本创建一个进程,与每个进程的多个副本相比,通常可以提高性能。 这种训练方式在具有巨大的数据量较大的模型时特别有用。使用此功能时,需要小心地实现 multi-GPU model,以避免使用硬编码的设备,因为会将不同的模型副本放置到不同的...
Multi-GPU Training Strategies Nvidia NCCL Operations PyTorch FSDP Tutorials Fully Sharded Data Parallel: faster AI training with fewer GPUs What is in the GPU memory DDP FSDP FSDP 不是什么? Model Parallelism (已经不推荐使用了,用 DP + Pipeline Parallelism 代替) Tensor Parallelism Pipeline Parallelism...
将multi-GPU model 传递给DDP时,不得设置device_ids和output_device,输入和输出数据将通过应用程序或模型forward() 方法放置在适当的设备中。 def demo_model_parallel(rank, world_size): setup(rank, world_size) # setup mp_model and devices for this process dev0 = rank * 2 dev1 = rank * 2 + ...
0x04 HybridModel 在讨论 Trainer 的细节之前,让我们先介绍一下 Trainer使用的HybridModel。该模型由稀疏部分和稠密部分组成。 稠密部分是一个nn.Linear,使用DistributedDataParallel在所有trainer中复制,即在 DDP 内包装了一个 nn.Linear层。 稀疏部分是一个远程模块 (remote_emb_module) ,它持有一个在参数服务器上...
[4] Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism [5] Introducing GPipe, an Open Source Library for Efficiently Training Large-scale Neural Network Models [6] Which hardware do you need to train a 176B parameters model?[7] Introducing PyTorch Fully Sharded ...
[4] Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism [5] Introducing GPipe, an Open Source Library for Efficiently Training Large-scale Neural Network Models [6] Which hardware do you need to train a 176B parameters model?
同时,我们看到,FSDP 可以支持以更大的 batch size 训练 GPT-2 Large 模型,同时它还可以使用较大的 batch size 训练 DDP 训练不了的 GPT-2 XL 模型。 硬件配置: 2 张 24GB 英伟达 Titan RTX GPU。 GPT-2 Large 模型 (762M 参数) 的训练命令如下: export BS=#`try with different batch sizes till ...
DistributedDataParallel(DDP) torch.distributed.rpc 这些package的作用和区别都是什么呢?Gemfield本文基于PyTorch 1.5。 环境准备 1,distributed模块介绍 PyTorch的分布式依赖于torch.distributed模块,但是这个模块并非天然就包含在PyTorch库中。要启用PyTorch distributed, 需要在源码编译的时候设置USE_DISTRIBUTED=1。目前在Linux...
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. 1.0 2.0 torch.compiler Feature ...
训练器创建一个HybridModel,首先使用主节点提供的远程模块进行嵌入查找,然后执行包含在 DDP 中的 FC 层。 训练器执行模型的前向传播,并使用损失执行反向传播,使用Distributed Autograd。 在反向传播的过程中,首先计算 FC 层的梯度,然后通过 DDP 中的 allreduce 同步到所有训练器。