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...
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...
"""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)...
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...
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...
[源码解析] PyTorch 分布式(10)---DistributedDataParallel 之 Reducer静态架构 0x01 引论 为了更好的分析,我们还是需要看看如何调用。 1.1 调用 Reducer 的创建代码如下,是在_ddp_init_helper 之中。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # Note...
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...
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. ...
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...
1: torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 这个从名字上就能看出来与DataParallel相类似，也是⼀个模型wrapper。这个包是实现多机多卡分布训练最核⼼东西，它可以帮助我们在不同机器的多个模型拷贝之间平均梯度。2: torch.utils.data.distributed.DistributedSampler 在多机多卡情况下分布式训练数据的读取也是⼀个...