Getting Started with DeviceMesh — PyTorch Tutorials 2.4.0+cu121 documentation DeviceMesh: 管理process_group的抽象,用户可以用来创建inter-node和intra-node的processgroups。主要好处是说对多维并行例如2-D,3-D并行的情况提供了一个更加直观和简单的processgroup 划分方案,device mesh会自动setup NCCL communicators。
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_...
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...
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...
PyTorch 2.2 引入了一个新的抽象,用于表示分布式并行中涉及的 ProcessGroups,称为torch.distributed.device_mesh。 为分布式训练设置分布式通信器(NCCL)是一件麻烦的事情。用户需要编写不同并行度的工作负载,并为每个并行度手动设置和管理 NCCL 通信器(ProcessGroup )。
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。
iBMC使用华为自研管理芯片，外出VGA、管理网口、调试串口等管理接口。集成8个昇腾910 AI处理器（NPU模组）：每个NPU模组通过一路PCIe 4.0 x16与CPU主板对接。每个NPU模组出1*200GE，通过NPU模组本身自带高速Serdes接口完成。"NPU模组以七路双向56GB/s的HCCS提供带宽，八个模组Full Mesh连接，助力效能提升。"image....
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 框架实现参数服务器。 代码 ...
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...
我们首先要利用 PyTorch 定义一个表示 3D 网格的类。以下是一个简单的 Mesh 类实现: importtorchclassMesh:def__init__(self,vertices,faces):self.vertices=vertices# 顶点列表self.faces=faces# 面列表defto_device(self,device):""" 将网格数据移动到指定设备。 """self.vertices=self.vertices.to(device)se...