dist.reduce_op.MIN。 除了dist.all_reduce(tensor, op, group)之外,PyTorch 中目前共有 6 个集合体。 dist.broadcast(tensor, src, group):将tensor从src复制到所有其他进程。 dist.reduce(tensor, dst, op, group):将op应用于所有tensor,并将结果存储在dst中。 dist.all_reduce(tensor, op, group):与 ...
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,我们可以使用 dist.all_red...
import torch.distributed as dist # 假设已经初始化了分布式环境 dist.init_process_group(backend='nccl') # 或 'gloo' 等 rank = dist.get_rank() # 获取当前进程的排名 world_size = dist.get_world_size() # 获取总进程数 # 创建输入张量,每个进程生成不同的数据 input_tensor = torch.arange(4) ...
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.all_reduce(ten...
dist.broadcast(tensor,src,group): 对于group中的所有GPU编号,把tensor从src GPU分发到其他的GPU process中 dist.reduce(tensor,dst,op,group): Applies op to all tensor in group and store the result in dst. dist.all_reduce(tensor,op,group): Same as reduce, but the result is stored in all pro...
除了dist.all_reduce(tensor, op, group)之外,目前在 PyTorch 中总共实现了以下集合操作。 dist.broadcast(tensor, src, group):从src复制tensor到所有其他进程。 dist.reduce(tensor, dst, op, group):施加op于所有tensor,并将结果存储在dst. dist.all_reduce(tensor, op, group): 和reduce操作一样,但结果保...
ranks=[0,1,2,3]gp=dist.new_group(ranks,backend='nccl') 上述代码会将节点[0,1,2,3]作为一个group,在后续的分布式操作(如:broadcast/reduce/gather/barrier)中,我们只需传入group=gp参数,就能控制该操作只会在[0,1,2,3]中进行而不会影响其他的节点。
broadcast操作将一个进程的数据(如张量)发送到所有其他进程中。这通常用于当一个进程生成了某些数据,需要确保其他所有进程都得到相同的数据时。在在开始训练之前,可以用于同步模型的初始权重或者在所有进程中共享某些全局设置。一个示例代码如下: importtorch.distributedasdist ...
dist.broadcast(p.data, src=root) File "/home/miranda9/miniconda3/envs/meta_learning_a100/lib/python3.9/site-packages/torch/distributed/distributed_c10d.py", line 1090, in broadcast work = default_pg.broadcast([tensor], opts) RuntimeError: NCCL error in: ../torch/lib/c10d/ProcessGroupNCC...
the image (np.array): target image to construct from the warped version """ h, w = image.shape[:2] # build coordinate map to wrap the image according to range_ = np.linspace(h / 2 - h * 0.4, h / 2 + h * 0.4, 5) mapx = np.broadcast_to(range_, (5...