from torch.distributed.device_mesh import init_device_mesh # 初始化一个 2x4 的设备网格 mesh_shape = (2, 4) # 2 行 4 列 mesh_dim_names = ("dp", "tp") # 行命名为数据并行,列命名为模型并行 # 创建设备网格 device_mesh = init_device_mesh("cuda", mesh_shape=mesh_shape, mesh_dim_...
DeviceMesh是一种抽象表示全局拓扑关系。 图1 DeviceMesh DTensor placement: DTensor placement是tensor的分布式表示方式,有两种类型:shard, replicate。 图2 DTensor placement DTensor是torch.Tensor的子类,可以通过from_local和to_local和tensor进行转化,也可以通过Reshard和Redistribute进行分布式转换。提供高阶API,转...
PyTorch 2.2还引入了一个新的TorchInductor提前扩展，称为 AOTInductor，旨在为非python服务器端编译和部署PyTorch程序。PyTorch中的torch.distributed支持了一个叫做device_mesh的新抽象，用于初始化和表示ProcessGroups。另外，PyTorch 2.2提供了一个标准化的、可配置的日志记录机制，——TORCH_LOGS。PyTorch 2.2还对t...
代码## 学习 DeviceMesh 开始使用 DeviceMesh 在本教程中,您将了解 DeviceMesh 以及它如何帮助进行分布式训练。 代码## 学习 RPC 开始使用分布式 RPC 框架 本教程演示了如何开始使用基于 RPC 的分布式训练。 代码 使用分布式 RPC 框架实现参数服务器 本教程将带您完成一个简单的示例,使用 PyTorch 的分布式 RPC 框架...
PyTorch 中的torch.distributed支持了一个叫作 device_mesh 的新抽象,用于初始化和表示 ProcessGroups。 另外,PyTorch 2.2 提供了一个标准化的、可配置的日志记录机制,——TORCH_LOGS。 PyTorch 2.2 还对torch.compile做了许多改进,包括改进了对编译优化器的支持,以及 TorchInductor 融合和布局优化。
核心概念是DTensor，即分布式张量，用于张量级别的分割和运算。DTensor包含两个关键概念：DeviceMesh和DTensor placement。DeviceMesh表示全局拓扑关系，DTensor placement定义张量的分布式表示方式，有shard和replicate两种类型。DTensor是torch.Tensor的子类，能通过from_local和to_local进行转换，同时支持Reshard和...
PyTorch 中的torch.distributed支持了一个叫作 device_mesh 的新抽象,用于初始化和表示 ProcessGroups。 另外,PyTorch 2.2 提供了一个标准化的、可配置的日志记录机制,——TORCH_LOGS。 PyTorch 2.2 还对torch.compile做了许多改进,包括改进了对编译优化器的支持,以及 TorchInductor 融合和布局优化。
Mesh+vertices: Tensor+to_device(device: Device)Export+export_mesh(mesh: Mesh, filename: str) 结论 通过上述分析与示例代码,我们学习了如何使用 PyTorch 导出 3D 网格数据。整个流程包括创建一个网格类、实例化网格、以及导出到文件。通过掌握 PyTorch 的这些基本操作,不仅可以推进对 3D 数据的理解,还能为今后...
In our FSDP2 code, we expect device_handle.current_device() to work as part of _get_device_from_mesh. However, depending on how we initialize our device-mesh, it does or doesn't work. This snippet makes FSDP happy (assuming we pass devic...
🐛 Describe the bug When calling dist.initialize_dist, I can specify a dist_timeout argument. When training with FSDP and device_mesh, I want to call from torch.distributed._tensor import init_device_mesh and pass the device_mesh into FSD...