步骤3:初始化进程组 现在我们可以执行torch.distributed.init_process_group函数来初始化进程组。下面是一个示例: dist.init_process_group(backend='nccl') 1. 在这个示例中,我们使用nccl作为后端来进行分布式训练。你也可以选择其他后端,如gloo。 步骤4:进行分布式训练 一旦进程组初始化完成,我们就可以开始进行分布式...
1. dist.init_process_group里面的rank需要根据node以及GPU的数量计算; 2. world_size的大小=节点数 x GPU 数量。 3. ddp 里面的device_ids需要指定对应显卡。 示例代码: demo.py import torch import torch.distributed as dist import torch.multiprocessing as mp import torch.nn as nn import torch.optim...
初始化方法:在这里我们了解如何在 dist.init_process_group() 中最好地设置初始协调阶段。 通信后端 torch.distributed 最优雅的方面之一是它能够抽象和构建在不同后端之上。如前所述,目前 PyTorch 中实现了三个后端:Gloo、NCCL 和 MPI。根据所需的用例,它们每个都有不同的规范和权衡。可在此处找到受支持功能的比...
dist.init_process_group('nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:28765', rank=args.rank, world_size=args.ws)elifargs.init_method =='ENV': dist.init_process_group('nccl', init_method='env://') rank=dist.get_rank()print(f"rank = {rank} is initialized")#单机多卡情况下,localrank = ...
在PyTorch 中,进程组通常是通过 torch.distributed.init_process_group 函数初始化的。这个函数接受一个后端(backend)和一个初始化进程组的 URL 作为参数。例如,当使用 NCCL 后端和 TCP 通信时,可以这样初始化进程组: import torch.distributed as dist dist.init_process_group( backend='nccl', init_method='tcp...
dist.init_process_group(“gloo”, rank=rank, world_size=world_size) 设置种子以保证结果可复现torch.manual_seed(0) 加载和预处理数据transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])train_dataset = datasets.MNIST(root=”./data”, train=True, download=True, transform=transform)train_sampler ...
2、使用 init_process_group 设置GPU 之间通信使用的后端和端口: dist.init_process_group(backend='nccl') 1. 3、使用 DistributedSampler 对数据集进行划分: train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size...
(2)使用 init_process_group 设置GPU 之间通信使用的后端和端口: dist.init_process_group(backend='nccl') (3)使用 DistributedSampler 对数据集进行划分: train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=.....
在初始化进程组 dist.init_process_group时卡死,无报错信息 二、测试步骤: 打印定位到 dist.init_process_group方法,无任何输出信息 三、日志信息: xxxx 请根据自己的运行环境参考以下方式搜集日志信息,如果涉及到算子开发相关的问题,建议也提供UT/ST测试和单算子集成测试相关的日志。 日志提供方式: 将日志打包后作...
def mp_fn(local_rank, *args):# configure processdist.init_process_group("nccl",rank=local_rank,world_size=torch.cuda.device_count())torch.cuda.set_device(local_rank)device = torch.cuda.current_device() # create dataset and dataloadertrain_set ...