parameters(): dist.all_reduce(param.grad.data, op=dist.reduce_op.SUM) param.grad.data /= size 5 调试执行 完整代码: 代码执行环境: image: pytorch/pytorch:1.11.0-cuda11.3-cudnn8-runtime gpu: v100 /workspace/communication# p
可以通过如下代码创建分布式进程组: importtorch.distributedasdist dist.init_process_group(backend='nccl') 1. 2. 3. 3. 将模型和数据分发到多个GPU上 在进行all_reduce之前,需要将模型和数据分发到多个GPU上进行计算。可以通过如下代码实现: model=model.to('cuda')model=torch.nn.parallel.DistributedDataParall...
Reduce All-Reduce Broadcast All-Gather 与点对点通信相反,集体通信是允许一个组中所有进程进行通信的模式。一个组是我们所有进程的一个子集。要创建一个组,我们可以将 rank 列表传递给 dist.new_group(group)。默认情况下,集体通信在所有进程(也称为 world)上执行。例如,为了获得所有进程上所有张量的总和,我们可以...
defmain(rank, world):if rank == 0: x = torch.tensor([1.])elif rank == 1: x = torch.tensor([2.])elif rank == 2: x = torch.tensor([-3.]) dist.all_reduce(x, op=dist.reduce_op.SUM) print('Rank {} has {}'.format(rank, x))if __name__ == '__main__': dist.ini...
可以看出,在初始化DDP的时候,能够给后端提供主进程的地址端口、本身的RANK,以及进程数量即可。初始化完成后,就可以执行很多分布式的函数了,比如dist.get_rank, dist.all_gather等等。 上面的例子是最基本的使用方法,需要手动运行多个程序,相对繁琐。实际上本身DDP就是一个python 的多进程,因此完全可以直接通过多进程的...
接下来,dist.gather()第一个参数指明了需要获取的每个节点的具体变量名。 而slave node只需要将tensor传出即可,不需要新建list存储tensor。 以上这个例子就是在master node用var_list这个list分别收集了node 0~3每个节点var的值。 # master nodevar_list = [varfor_inrange(4)] ...
dist.all_reduce(param.grad.data, op=dist.reduce_op.SUM) param.grad.data /= size 1. 2. 3. 4. 5. 6. 3 PyTorch 并行/分布式训练 在掌握 torch.distributed 的基础的前提下,我们可以根据自身机器和任务的具体情况使用不同的分布式或并行训练方式: ...
All-Reduce Broadcast All-Gather 与点对点通信相反,集合是允许一个组中所有进程进行通信的模式。组是我们所有进程的子集。要创建一个组,我们可以将一个rank列表传递给dist.new_group(group)。默认情况下,集合通信在所有进程上执行,"所有进程"也称为world。例如,为了获得所有过程中所有张量的总和,我们可以使用dist.al...
clone() dist.all_reduce(rt, op=dist.ReduceOp.SUM) rt /= nprocs return rt torch.distributed.barrier() # 在所有进程运行到这一步之前,先完成此前代码的进程会等待其他进程。这使得我们能够得到准确、有序的输出。 reduced_loss = reduce_mean(loss, self.device_num) 保存模型 保存模型其实可以...
pytorch提供了用于分布式通讯后端（nccl，gloo，mpi，tcp）。根据经验，一般情况下使用nccl可以通过GPU进行分布式训练，而使用gloo可以通过CPU进行分布式训练。在此处了解有关它们的更多信息https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_tuto.html#advanced-topics 在每个GPU上启动单独的进程。同样使用torch.distributed....