Pytorch的分布式训练的通信是依赖torch.distributed模块来实现的,torch.distributed提供了point-2-point communication 和collective communication两种通信方式。 point-2-point communication提供了send和recv语义,用于任务间的通信 collective communication主要提供了scatter/broadcast/gather/reduce/all_reduce/all_gather 语义,不...
torch.distributed库是PyTorch中负责分布式训练的核心组件,它提供了一系列通信工具,使得在分布式环境中的多个进程可以有效地协作。包括了集合通信操作,如all_reduce、all_gather和broadcast,以及点对点通信操作,如send和recv。 初始化进程组 在开始分布式训练之前,需要先建立一个进程组。进程组定义了参与通信的所有进程,可以...
train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=batch_size, sampler=train_sampler)# 对于测试集来说,可以选择使用DistributedSampler,也可以选择不使用,这里选择使用test_sampler = DistributedSampler(test_set, num_replicas=world_size, rank=rank) test_loader = DataLoader(test_set, batch_size=batch_size,...
AllReduce是一个基础通信API,其被 DistributedDataParallel 用于计算所有进程的梯度求和。 多个通信库都提供了AllReduce ,包括NCCL、Gloo和MPI。AllReduce操作要求每个参与进程都提供一个大小相等的张量,然后将给定的算术运算(如sum、prod、min、max)应用于所有进程的输入张量,并向每个参与者返回相同的结果张量。 一个All...
torch.distributed API PyTorch提供了一个非常优雅并且易于使用的 API,作为用 C 语言写的底层 MPI 库的接口。PyTorch 需要从源码编译,并且必须与安装在系统中的 Intel MPI 进行链接。我们现在就看一下 torch.distributed 的基本用法,以及如何执行它。 # filename 'ptdist.py'import torchimport torch.distributed as...
AllReduce是一个基础通信API,其被 DistributedDataParallel 用于计算所有进程的梯度求和。 多个通信库都提供了AllReduce ,包括NCCL、Gloo和MPI。AllReduce操作要求每个参与进程都提供一个大小相等的张量,然后将给定的算术运算(如sum、prod、min、max)应用于所有进程的输入张量,并向每个参与者返回相同的结果张量。
最近，PyTorch 已正式将 Fairscale FSDP 整合进其 Distributed 模块中，并增加了更多的优化。Accelerate 🚀: 无需更改任何代码即可使用 PyTorch FSDP 我们以基于 GPT-2 的 Large (762M) 和 XL (1.5B) 模型的因果语言建模任务为例。以下是预训练 GPT-2 模型的代码。其与 此处 的官方因果语言建模示例相似，仅...
AllReduce是一个基础通信API,其被 DistributedDataParallel 用于计算所有进程的梯度求和。 多个通信库都提供了AllReduce ,包括NCCL、Gloo和MPI。AllReduce操作要求每个参与进程都提供一个大小相等的张量,然后将给定的算术运算(如sum、prod、min、max)应用于所有进程的输入张量,并向每个参与者返回相同的结果张量。
本文由浅入深讲解 torch.distributed 这一并行计算包的概念,实现细节和应用方式,并带大家快速入门 PyTorch 分布式训练。 0 前言 由于大规模机器学习的广泛普及,超大型深度学习模型的提出,联邦学习等分布式学习方法的快速发展,分布式机器学习模型训练与部署技术已经日益成为研究者和开发者的必备技术。PyTorch 作为应用最为广...
importtorch.distributedasdist defmain(rank, world): ifrank ==0: x = torch.tensor([1.,-1.])# Tensor of interest dist.send(x, dst=1) print('Rank-0 has sent the following tensor to Rank-1') print(x) else: z = torch.tensor([0.,0.])# A holder for recieving the tensor ...