# 将损失从所有进程中收集起来并求平均# 创建一个和loss相同的tensor,用于聚合操作reduced_loss = torch.tensor([loss.item()]).cuda(rank)# all_reduce操作默认是求和dist.all_reduce(reduced_loss)# 求平均reduced_loss = reduced_loss / dist.get_world_size()# 只在rank为0的进程中打印信息ifrank ==0...
dataset = RandomDataset(config.dataset_size) sampler = DistributedSampler(dataset) # 这个sampler会自动分配数据到各个gpu上 loader = DataLoader(dataset, batch_size=config.batchSize, sampler=sampler) # loader = DataLoader(dataset, batch_size=config.batchSize, shuffle=True) loss_func = nn.CrossEntropy...
分布式算法又有典型的parameter server和ring all-reduce。无论是哪一种分布式技术一个核心的关键就是如何进行communication,这是实现分布式训练的基础,因此要想掌握分布式训练或当前流行的大模型训练务必对worker间的通信方式有所了解。 互联网上已经有很多关于分布式训练的通信方面的文章,但是均没有代码层面的例子。我是...
# filename 'ptdist.py'import torchimport torch.distributed as distdefmain(rank, world):if rank == 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.])...
[源码解析] PyTorch 分布式(8) --- DistributedDataParallel之论文篇 0x00 摘要 0x01 原文摘要 0x02 引论 2.1 挑战 2.2 实现和评估 0x03 背景 3.1 PyTorch 3.2 数据并行 3.3 AllReduce 0x04 系统设计 4.1 API 4.2 梯度规约 4.2.1 A Naive Solution 4.2.2 ...
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 ...
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。
2. 使用 torch.distributed 加速并行训练: DataParallel:单进程控制多 GPU。 DistributedDataParallel:多进程控制多 GPU,一起训练模型。 2.1 介绍 在1.0 之后,官方终于对分布式的常用方法进行了封装,支持 all-reduce,broadcast,send 和 receive 等等。通过 MPI 实现 CPU 通信,通过 NCCL 实现 GPU 通信。官方也曾经提到...
dist.reduce_op.MIN 除了dist.all_reduce(tensor, op, group) 之外,PyTorch 中目前共有 6 种组间通信方式 distributed.scatter(tensor, scatter_list=None, src=0, group=None, async_op=False):将张量 scatter_list[i] 复制第 i 个进程的过程。例如,在...
import torch.distributed as dist def main(rank, world): if rank == 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 ...