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...
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...
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...
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 ...
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...
1,DDP采用Ring-All-Reduce架构,其核心思想为:所有的GPU设备安排在一个逻辑环中,每个GPU应该有一个左邻和一个右邻,设备从它的左邻居接收数据,并将数据汇总后发送给右邻。通过N轮迭代以后,每个设备都拥有全局数据的计算结果。 2,DDP每个GPU对应一个进程,这些进程可以看作是相互独立的。除非我们自己手动实现,不然各...
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。
# 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.]...
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
[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 ...