Distributed data parallel training in Pytorchyangkky.github.io 后续等我把这些并行计算的内容捋清楚了,会再自己写一份更详细的tutorial~ 注意:需要在每一个进程设置相同的随机种子,以便所有模型权重都初始化为相同的值。 1. 动机 加速神经网络训练最简单的办法就是上GPU,如果一块GPU还是不够,就多上几块。 事实...
distributed.fsdp.fully_sharded_data_parallel import ( CPUOffload, BackwardPrefetch, ) from torch.distributed.fsdp.wrap import ( size_based_auto_wrap_policy, enable_wrap, wrap, ) 注意:本教程适用于 PyTorch 1.12 及更高版本。如果您使用的是早期版本,请将 size_based_auto_wrap_policy 的所有实例替换...
用了一周多的时间,终于能看懂并且会用distributed data parallel (DDP),来感受下不同条件下的 LeNet-Mnist 的运算速度。data parallel 简称 DP,distributed data parallel 简称 DDP。 Data parallel(DP) 和 Distributed Data parallel (DDP)的区别 DDP 支持模型并行,当模型太大时,可按照网络拆分模型到两个或者多个...
多GPU训练代码: https://github.com/yangkky/distributed_tutorial/blob/master/src/mnist-distributed.py
https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/data_parallel_tutorial.html import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # Parameters and DataLoaders input_size = 5 output_size = 2 batch_size = 30
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.py: 这是DDP 的 Python 入口点。它实现了初始化步骤,对应了nn.parallel.DistributedDataParallel模块的forward函数,该模块会调用C++库。 它的_sync_param功能是:当一个DDP进程在多个设备上工作时,会执行进程内参数同步,并且它还从rank 0 进程向所有其他进程广播模型缓冲区。 进程间参数同步在 Reducer.cp...
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 ...
使用DDP(model, device_ids=device_ids)创建 DistributedDataParalle 模型。 为数据集创建分布式Sampler。 使用启动工具torch.distributed.launch在每个主机上执行脚本,开始训练。 使用destory_process_group()销毁进程组。 4.1 基本示例 首先,我们使用https://pytorch.org/tutorials/intermediate/ddp_tutorial.html来看看。
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: ...