PyTorch的数据并行模式发展经历了Data Parallel (DP)、Distributed Data Parallel(DDP)以及Fully Sharded Data Parallel(FSDP)三个阶段,其性能和能力在不断的扩展和提升,这里会依次介绍这三种数据并行能力的异同 1. 数据并行 (DP) DP是PyTorch早期支持的基本数据并行功能,其功能流程图如下: 这里以数据并行度2为例,假...
pytorch单精度、半精度、混合精度、单卡、多卡(DP / DDP)、FSDP、DeepSpeed(环境没搞起来)模型训练代码,并对比不同方法的训练速度以及GPU内存的使用 GitHub - xxcheng0708/pytorch-model-train-template: pyt…
pytorch单精度、半精度、混合精度、单卡、多卡(DP / DDP)、FSDP、DeepSpeed模型训练、模型保存、模型推理、onnx导出、onnxruntime推理等示例代码,并对比不同方法的训练速度以及GPU内存的使用。 FairScale(你真的需要FSDP、DeepSpeed吗?) 在了解各种训练方式之前,先来看一下 FairScale 给出的一个模型训练方式选择的流...
分布式训练从算法原理上大致可以分为DP、DDP、zero stage 1/2/3这几种方式。对于这几种算法,各个框架都有自己的实现,主要包括(1). pytorch官方实现,(2). 微软deepspeed。 pytorch官方 DP(torch.nn.DataParallel) DDP(torch.nn.parallel.DistributedDataParallel) zero-1/2/3(torch.distributed.fsdp.fully_sharded_...
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...
本系列介绍分布式优化器,分为三篇文章,分别是基石篇,DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器,PyTorch 分布式优化器,按照深度递进。本文介绍PyTorch 分布式优化器和PipeDream之中的优化器,主要涉及模型并行(流水线并行)。 0x01 前文回顾 之前无论是 DP, DDP,或者 Horovod,实质上的都是处理数据并行,比如 DDP 将相同...
model=MyModel()dp_model=nn.DataParallel(model)# Sets autocastinthe main threadwithautocast():# dp_model's internal threads won't autocast.The main thread's autocast state has no effect.output=dp_model(input)# loss_fn still autocasts,but it's too late...loss=loss_fn(output) ...
🐛 Describe the bug I used fsdp+ShardedGradScaler to train my model. Compared with apex. amp+ddp, the precision of my model has decreased. The ddp is like model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, num_losses=len(task2scaler), en...
DDP比DP更快 首先介绍DP的PS架构: DP模型的基本思路是将数据/Batch分发到不同机器,在Forward过程将模型复制,数据分batch后分发给不同的GPU,最后由主GPU gather所有的输出;Backward过程由主GPU计算Loss,再把Loss分发给其他GPUs,其他GPUs计算梯度后传递给主GPU更新模型。