importtorchimporttorch.distributedasdistfromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDPclassToyModel(nn.Module):def__init__(self):super(ToyModel,self).__init__()self.net1=nn.Linear(10,10)self.relu=nn.ReL
importtime start_time=time.time()# 训练模型train_model()end_time=time.time()print(f"训练时间:{end_time-start_time}秒") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 最佳实践 监控告警是保证 DDP 顺利运行的最佳实践之一。以下关系图展示了监控指标之间的关联。 DDP_SERVICEstringstatusstringerrorCodeMETRICSinttimeoutCount...
EI9999: 2024-07-22-09:28:14.307.684 connected p2p timeout, timeout:120 s.local logicDevid:2,remote physic id:0 The possible causes are as follows:1.the connection between this device and the target device is abnormal 2.an exception occurred at the target devices 3.The ranktable is not...
模型在DDP创建时就复制到各个进程中,也在一定程度上起到加速效果。 一些原理: DDP首先需要通过init_process_group创建进程组来保证通信。 创建DDP时,会把模型的state_dict从进程组中rank 0的进程上复制到其他的进程中,保证各进程模型起始状态的一致。之后会创建Reducer来管理梯度的同步。由于各进程中模型的起始状态一...
一开始采用dp试图加速,结果因为dgl的实现(每个batch的点都会打包进一个batch,从而不可分割),而torch.nn.DataParallel的实现是把一个batch切分成更小,再加上他的加速性能也不如ddp,所以我开始尝试魔改成ddp。 另外,作者在实现Sampler的时候是继承了torch.utils.data.Sa...
一些前置 训练前 训练时 启动脚本 DDP 流程回顾 米哈：PyTorch数据并行（DP/DDP）浅析22 赞同 · 0 ...
torch.nn.parallel.DistributedDataParalle(DDP) 是建立在此功能的基础上,以提供同步的分布式训练作为任何 PyTorch 模型的包装器。 可以注意到的是,torch.distributed 的核心功能是进行多进程级别的通信(而非多线程),以此达到多卡多机分布式训练的目的。这与基于 Data...
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...
1.DataParallel 和DistributedDataParallel(DDP) 此两种方法都可以实现多GPU并行训练,但是后者更快,同时需要写更多代码,而DataParallel只需一行代码就可以搞定。尽管如此,还是建议使用DistributedDataParallel,建议参考官方介绍。 如下,只需在将model加载到device(model.to(device))之后,加上以下代码即可 ...
新增的 launch 模块、DDP 模块 配合 OneFlow 的一致性视角 让用户轻松启动分布式训练，无论是 数据并行、模型并行、还是流水并行，OneFlow 均原生支持，易用高效。其中，最重要的新特性之一，就是OneFlow的动态图做到了几乎和PyTorch一致，从Tensor、nn.Module、到autograd、functional api等，其中也包括和torch几乎对齐的...