distributed.reduce(tensor, dst, op, group):将 op 应用于所有 tensor,并将结果存储在 dst 中。 distributed.all_reduce(tensor, op, group):与 reduce 相同,但是结果存储在所有进程中。 distributed.broadcast(tensor, src, group):将tensor从src复制到所有其...
运行 accelerate config 命令后得到的 FSDP 配置示例如下:compute_environment: LOCAL_MACHINEdeepspeed_config: {}distributed_type: FSDPfsdp_config: min_num_params: 2000 offload_params: false sharding_strategy: 1machine_rank: 0main_process_ip: nullmain_process_port: nullmain_training_function: mainm...
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...
注:如果test_loader没有设置DistributedSampler,评估的代码可以和单卡代码完全一样,不需要任何修改。 三、完整代码 下面以CIFAR100数据集为例,完整展示一下DDP的训练流程。 importosimporttimeimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.distributedasdistimporttorch.multiprocessingasmpfromtorch.utils....
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。
其中nnodes是参与训练的节点个数,nproc_per_node是每个节点上运行的进程数量。node_rank是当前节点的标识符,master_addr和master_port是 master 监听的地址和端口。torch.distributed.launch会设置一些环境变量,其中包括WORLD_SIZE和MASTER_PORT、MASTER_ADDR等。
鱼窥鹿饮创建的收藏夹强化学习内容:[pytorch distributed] 02 DDP 基本概念(Ring AllReduce,node,world,rank,参数服务器),如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
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...
老婆饼里有老婆 在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练 先进的深度学习模型参数正以指数级速度增长:去年的GPT-2有大约7.5亿个参数,今年的GPT-3有1750亿个参数。虽然GPT是一个比较极端的例子但是各种SOTA模型正在推动越来越大的模型进入生产应用… deeph...发表于deeph...打开...
程序可以在全局同步梯度之前进行 n 次本地训练迭代,而不是在每次迭代中启动 AllReduce。程序可以将一个输入批次拆分为多个微批次 micro-batches,对每个微批次运行本地前向和后向传递,并且仅在每个微批次结束后启动梯度同步。具体实现如下: ddp = DistributedDataParallel(net) with ddp.no_sync(): for inp, exp ...