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)...
PyTorch的解决方法:提出了一个no_sync上下文。具体的,在该上下文中,所有的hooks都被禁用了。无论是使用到的参数还是未使用到的参数,他们对应的梯度都进行累加。直到退出该上下文的第一个backward计算完成之后再进行梯度同步。 集合通讯库 PyTorch DDP支持三种通讯库:NCCL,Gloo和MPI。DDP支持用户使用统一的API ProcessGro...
同时由于 SyncBN 用到 all_gather 这个分布式计算接口,而使用这个接口需要先初始化DDP环境,因此 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。 最后由于 SyncBN 是直接搜索 model 中每个 module,如果这个 module 是 torch.nn.modules.batchnorm._BatchNorm 的子类,就将其替换为 SyncBN。
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...
DDP:适用于单机多卡训练、多机多卡。 二、常见的多gpu使用方法: 模型并行和数据并行。模型并行是指将模型分成几个部分,然后在不同gpu上训练,适用于模型很大的情况;数据并行是指将数据分成几个部分,然后在不同gpu上训练,适用于数据很大的情况。一般我们见到的都是数据并行 ...
此外，DDP 无法分辨应用程序是计划在反向传播之后立即调用 optimizer.step()还是通过多次迭代累加梯度。因此，研究者需要为这个用例再引入一个接口（即 no sync）。以下是样例代码片段： 聚合通信 DDP 是在集合通信库基础上建立的，包括 3 个选项 NCCL、Gloo 和 MPI。DDP 采用了来自这三个库的 API，并将它们封装...
ifargs.syncBN: # 使用SyncBatchNorm后训练会更耗时 model = torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model).to(device) # 转为DDP模型 model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu]) # optimizer使用SGD+余弦淬火策...
本系列介绍分布式优化器,分为三篇文章,分别是基石篇,DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器,PyTorch 分布式优化器,按照深度递进。本文介绍PyTorch 分布式优化器和PipeDream之中的优化器,主要涉及模型并行(流水线并行)。 PyTorch分布式其他文章如下: 深度学习利器之自动微分(1) ...
3. SyncBatchNorm 的 PyTorch 实现 3.1 forward 3.2 backward 1. BatchNorm 原理 BatchNorm 最早在全连接网络中被提出,对每个神经元的输入做归一化。扩展到 CNN 中,就是对每个卷积核的输入做归一化,或者说在 channel 之外的所有维度做归一化。 BN 带来的好处有很多,这里简单列举几个: ...
本系列介绍分布式优化器,分为三篇文章,分别是基石篇,DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器,PyTorch 分布式优化器,按照深度递进。 本文介绍数据并行DP/DDP/Horovod 之中的优化器。 PyTorch分布式其他文章如下: 深度学习利器之自动微分(1) 深度学习利器之自动微分(2) ...