注意:如果考虑没有被FSDP wrap的部分,这部分也会进行allgather,并且会一直keep在每个rank上,计算完也不会释放,所以真正的峰值还包括这个部分。 实际上,memory的占用和throughput是需要trade-off的关系,如果FSDP wrap的unit小,峰值memory占用也小,但是throughput也会相应低,因为会调用更多的通信。而FSDP unit大的话memor...
原文链接:详解PyTorch FSDP数据并行(Fully Sharded Data Parallel) 1. 背景介绍 全切片数据并行(Fully Sharded Data Parallel,简称为FSDP)是数据并行的一种新的方式,FSDP最早是在2021年在FairScale-FSDP中提出的,后来合入了PyTorch 1.11版本中。微软之前Deepspeed框架中提出过三种级别的ZERO算法,FSDP可以看成是ZERO-3的...
FSDP API以PyTorch原生方式实现ZeRO算法，并允许调整和训练大型模型。过去，我们看到FSDP证明点（Stanford A...
我对FSDP最大的期待其实是兼容DTensor，然而并没有，年初在torch2.3刚出来时我测试过DTensor：周末源码...
fsdp_config: {} machine_rank: 0 main_process_ip: null main_process_port: null main_training_function: main mixed_precision: fp16 num_machines: 1 num_processes: 2 use_cpu: false 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11.
混合精度训练(mixed precision training)可以让模型训练在尽量不降低性能的情形下提升训练速度,而且也可以降低显卡使用内存。目前主流的深度学习框架都开始支持混合精度训练。对于PyTorch,混合精度训练还主要是采用NVIDIA开源的apex库。但是,PyTorch将迎来重大更新,那就是提供内部支持的混合精度训练,而且是自动混合精度训练: ...
本文对pytorch中的mixed precision进行测试。主要包括两部分,第一部分为mixed precision使用概述,第二部分为实际测试。参考torch官网 Automatic Mixed Precision 01 Mixed precision使用概述 通常,automatic mixed precision training 需要使用 torch.cuda.amp.autocast 和 torch.cuda.amp.GradScaler 。
本次pytorch24大会上,除了介绍pytorch新特性功能外,还做了编译器CPU加速、数据加速、边缘加速、训练加速等实践分享。本文主要介绍在pytorch中如何做训练加速,中间会穿插torch.compile+FSDP、数据加速等内容做补充。 大模型训练的原生pytorhc库torchtitan,当前支持N-D并行、torch.compile、选择性激活ckp(SAC)、分布式ckp...
2.4 定义一个分布式训练函数,将模型包装在 FSDP 中 2.5 最后解析参数并设置主函数 简介 大规模训练 AI 模型是一项具有挑战性的任务,需要大量的计算能力和资源。它还具有相当大的工程复杂性来处理这些非常大的模型的训练。 因此,PyTorch 官方提出了 FULLY SHARDED DATA PARALLEL(FSDP) 的概念,有效缓解了大模型训练问...
fsdp实际上是zero系列的torch原生实现。优点是和torch结合的好，各种乱七八糟模块也可以用fsdp轻松实现大...