当async_op设置为False(或未设置)时,all_gather确实是一个同步操作,所有进程会在此操作上阻塞,直到所有进程都完成数据的收集。 这种同步行为确保了所有进程在继续执行后续操作之前都能获得一致的数据状态,从而避免潜在的数据不一致问题。 torch.distributed.scatter是一个用于在分布式环境中将一个张量列表分散到所有进程...
classSyncFunction(torch.autograd.Function):@staticmethoddefforward(ctx,tensor):ctx.batch_size=tensor.shape[0]gathered_tensor=[torch.zeros_like(tensor)for_inrange(torch.distributed.get_world_size())]torch.distributed.all_gather(gathered_tensor,tensor)gathered_tensor=torch.cat(gathered_tensor,0)returnga...
当每个进程计算出一个局部结果,并且你需要在每个进程中收集所有结果进行分析或进一步处理时,可以使用all_gather。 一个示例代码如下: importtorchimporttorch.distributedasdist# 每个进程有一个tensor_a,其值为当前进程的ranktensor_a = torch.tensor([rank], device=device)# 假设rank是当前进程的编号gather_list =...
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...
定义:首先我们提供 Torch.distributed 的官方定义 torch.distributed 包为运行在一台或多台机器上的多个计算节点之间的PyTorch 提供支持多进程并行性通信的原语。他能轻松地并行化在跨进程和机器集群的计算。 torch.nn.parallel.DistributedDataParalle(DDP) 是建立在此功能的基础上,以提供同步的分布式训练作为任何 PyTorch...
# 1. all_gather,将各个进程中的同一份数据合并到一起。 # 和all_reduce不同的是,all_reduce是平均,而这里是合并。 # 2. 要注意的是,函数的最后会裁剪掉后面额外长度的部分,这是之前的SequentialDistributedSampler添加的。 # 3. 这个函数要求,输入tensor在各个进程中的大小是一模一样的。
评估的代码也和单卡比较类似,唯一的区别就是,如果使用了DistributedSampler,在计算指标时,需要gather每个进程上的preds和gts,然后计算全局指标。 defevaluate(model, test_loader, rank): model.eval() total_preds = [] total_targets = []withtorch.no_grad():fordata, targetsintest_loader: ...
DeepSpeed和FairScale实现了 ZeRO 论文的核心思想。我们已经将其集成到了的中,详见博文 通过 DeepSpeed 和 FairScale 使用 ZeRO 进行更大更快的训练[10]。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...
PyTorch 的分布式包(即torch.distributed)使研究人员和从业人员能够轻松地跨进程和跨机器集群并行计算。它利用消息传递语义来允许每个进程与任何其他进程通信数据。与 multiprocessing (torch.multiprocessing) 包相反,进程可以使用不同的通信后端,并且不限于在同一台机器上执行。
1. DDP 的应用取决于具体需求。是否使用 DistributedSampler、all_reduce 和 all_gather 等操作完全取决于测试数据集规模和评估频率。2. 注意测试数据集大小和 DDP 模式下的数据重复评估问题，确保模型评估结果准确。3. 高效利用同步 Batch Normalization 提升分布式训练性能。4. 探索第三方库如 HuggingFace ...