在FSDP中，每个GPU得到每个层的一部分，在流水线并行中，每个GPU得到它自己的层。假设你有两个GPU。对...
全分片数据并行(Fully Sharded Data Parallel,FSDP)应运而生了。FSDP不仅将数据分布到不同的GPU上,还将模型和优化器的状态也分散到各个 GPU 的内存中。虽然这种方法看起来很好,但 FSDP 增多了 GPU 之间的通信,可能会降低训练速度。 总之:如果您的模型及其相应的 batch 使用单个 GPU 的内存即可满足需求,那么 DDP...
Compiled 模式下的 DDP 和 FSDP ,比 FP32 中的 Eager 模式快 15%、AMP 精度快 80%。PT2.0 做了一些额外的优化,以确保 DDP 的通信 - 计算 overlap 与 Dynamo 的部分图创建良好协作。想要确保使用 static_graph=False 运行 DDP,更多细节参见:https://dev-discuss.pytorch.org/t/torchdynamo-update-9-making...
当然,更flexible的方法是传入yaml文件,指定每一次的参数: compute_environment: LOCAL_MACHINE deepspeed_config: {} distributed_type: MULTI_GPU fsdp_config: {} machine_rank: 0 main_process_ip: null main_process_port: null main_training_function: main mixed_precision: fp16 num_machines: 1 num_proce...
开启了 CPU 卸载的 FSDP 可以在单个 GPU 上训练 GPT-2 1.5B 模型,batch size 为 10。这使得机器学习从业者能够用最少的计算资源来训练大模型,从而助力大模型训练民主化。 Accelerate 的 FSDP 集成的功能和限制 下面,我们深入了解以下 Accelerate 对 FSDP 的集成中,支持了那些功能,有什么已知的限制。 支持...
Deepytorch Training具有充分兼容开源生态等特点,兼容PyTorch主流版本,支持主流分布式训练框架。例如DeepSpeed、PyTorch FSDP或Megatron-LM等。 使用Deepytorch Training时,仅需在Python训练代码开头添加一行适配代码即可。 import deepytorch 特性说明 Deepytorch Training在AI训练的通信和计算方面具有显著的加速效果,具体说明如下...
FSDP背后的主要思想是，一个GPU只有在使用该层时才拥有整个层。否则该层将被分片。另一方面，在流水线...
Compiled 模式下的 DDP 和 FSDP ,比 FP32 中的 Eager 模式快 15%、AMP 精度快 80%。PT2.0 做了一些额外的优化,以确保 DDP 的通信 - 计算 overlap 与 Dynamo 的部分图创建良好协作。想要确保使用 static_graph=False 运行 DDP,更多细节参见:https://dev-discuss.pytorch.org/t/torchdynamo-update-9-making...