import torch import torch.distributed as dist import torch.multiprocessing as mp import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP def example(rank, world_size): # 创建进程组 dist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=wor...
"""Distributed Synchronous SGD Example每个rank对应的进程都会执行这个run函数,并传入自己的rank,以获取对应的数据集;同时有完整的模型(Net),因此实现了数据并行;此外,代码最后调用了average_gradients(model),将各个rank产生的梯度进行平均,结果就相当于在一块gpu上跑了更大的batch(这里是128)"""defrun(rank,size)...
使用pytorch.distributed 模块的原生 PyTorch DDP 模块 使用🤗 Accelerate 对 pytorch.distributed 的轻量封装,确保程序可以在不修改代码或者少量修改代码的情况下在单个 GPU 或 TPU 下正常运行 使用🤗 Transformer 的高级 Trainer API ,该 API 抽象封装了所有代码模板并且支持不同设备和分布式场景。 什么是分布式训练...
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel基于torch.distributed 包的功能提供了一个同步分布式训练wrapper,这个wrapper可以对 PyTorch 模型封装进行训练。其核心功能是基于多进程级别的通信,与Multiprocessing package - torch.multiprocessing和 DataParrallel 提供的并行性有明显区别。 以下是 DDP 的整体架构,大家可以看到ddp...
详解PyTorch FSDP数据并行(Fully Sharded Data Parallel)-CSDN博客 DDP)是在每一个GPU卡上保存整个model的参数/梯度/优化器状态, 然后对数据集切分为 N NN 个shard分片给不同的GPU进行训练,计算完梯度后通过all-reduce通信来做梯度的融合。如下图: nn.DistributedDataParallel与nn.DataParallel的区别[1] DDP支持模型...
fromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDP 前文提到,DDP 模型对于每个 GPU 都会创建一个单独的进程管理。在程序并发执行的过程中,进程之间需要同步和通信。因此我们需要一个方法管理进程组,这个方法需要知道如何找到进程 0。也要知道进程组中同步了多少个进程。init_process_group 方法能够实现上述功能,其中...
模型并行(分布式):将torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 代替torch.nn.DataParallel 为了能够使用 DistributedDataParallel 需要先进行进程间通讯环境的初始化,torch.distributed.init_process_group() 为了解决并行训练中加载到各个 worker/gpu 中的 sub-mini-batch 之间出现 example overlap 问题,还可以配合 torch.ut...
2. Why Distributed Data Parallel? Pytorch兼顾了主要神经网络结构的易用性和可控性。而其提供了两种办法在多GPU上分割数据和模型:即 nn.DataParallel 以及 nn.DistributedDataParallel。 nn.DataParallel 使用起来更加简单(通常只要封装模型然后跑训练代码就ok了)。但是在每个训练批次(batch)中,因为模型的权重都是在 一...
It is recommended to use DistributedDataParallel, instead of this class, to do multi-GPU training, even if there is only a single node. See: Use nn.parallel.DistributedDataParallel instead of multiprocessing or nn.DataParallel and Distributed Data Parallel. ...
我们还是从Python代码入手开始分析,代码位于:torch/nn/parallel/distributed.py。 我们这里省略 join 相关,只关注主体部分,forward 方法逻辑如下: 保存线程本地状态。 如果做配置,则调用 reducer.prepare_for_forward 为forward做准备。 如果配置ddp_join_enabled,做相应处理。