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...
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。 P...
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。 P...
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torch...
在这个例子中,如果没有找到现有的进程组,init_device_mesh会自动创建一个新的进程组,允许你在设备网格上进行分布式计算。 设备网格的维度(Dimensions):设备网格可以有多个维度。例如,一个二维设备网格可以表示为行和列,适合于数据并行和模型并行的组合。
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 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 )。
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...
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 ...
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...