3.4 与模型并行的结合 (DDP + model parallel) DDP 也适用于multi-GPU 模型。DDP 包裹着multi-GPU 模型,在用海量数据训练大型模型时特别有帮助。 class ToyMpModel(nn.Module): def __init__(self, dev0, dev1): super(ToyMpModel, self).__init__() self.dev0 = dev0 self.dev1 = dev1 self....
Torch DDP 源码解析 classDistributedDataParallel(Module,Joinable):def__init__(self,module,device_ids=None,output_device=None,dim=0,broadcast_buffers=True,process_group=None,bucket_cap_mb=25,find_unused_parameters=False,check_reduction=False,gradient_as_bucket_view=False,static_graph=False,):# 这里...
Across processes, DDP inserts necessary parameter synchronizations in forward passes and gradient synchronizations in backward passes. It is up to users to map processes to available resources, as long as processes do not share GPU devices. 推荐(通常是最快的方法)为每个module 副本创建一个进程,即在...
# This should be done before model = DDP(model, delay_allreduce=True), # because DDP needs to see the finalized model parameters # We rely on torch distributed for synchronization between processes. Only DDP support the apex sync_bn now. import apex print("Using apex synced BN.") model ...
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 ...
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。
设计DDP应用程序时,最好让所有worker都失败,而不只是一个worker失败。 TE不会在代理之间同步重启次数。 TE re-rendezvous不会减少重启次数。 当单个代理完成其工作(成功或失败)时,它将关闭rendezvous。如果其他代理仍有worker在工作,他们将被终止。 基于上述情况,如果至少有一个代理完成了任务,则缩容(scale down)不...
🐛 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...
设计DDP应用程序时,最好让所有worker都失败,而不只是一个worker失败。 TE不会在代理之间同步重启次数。 TE re-rendezvous不会减少重启次数。 当单个代理完成其工作(成功或失败)时,它将关闭rendezvous。如果其他代理仍有worker在工作,他们将被终止。 基于上述情况,如果至少有一个代理完成了任务,则缩容(scale down)不...
一个context manager,用于禁用跨DDP进程的gradient synchronizations(梯度同步)。在此context中,梯度将在module变量上累积,随后在退出context的第一个前向-后向通道中进行同步。>>> ddp = torch.nn.DistributedDataParallel(model, pg) >>> with ddp.no_sync(): >>> for input in inputs: >>> ddp(...