将FSDP 的分片视为将 DDP 梯度全局归约分解为归约散射和全局聚集的一种方式。具体来说,在反向传播过程中,FSDP 减少并散射梯度,确保每个秩具有梯度的一个片段。然后在优化器步骤中更新相应的参数片段。最后,在随后的前向传播过程中,它执行全局聚集操作来收集和组合更新的参数片段。 FSDP allreduce FSDP
FSDP 的主要优势之一是减少每个 GPU 上的内存占用。与 DDP 相比,能够以更低的总内存训练更大的模型,并利用计算和通信的重叠来有效地训练模型。这种减少的内存压力可用于训练更大的模型或增加 batch size 大小,从而可能有助于整体训练吞吐量。 FSDP Features in This Tutorial Transformer Auto Wrap Policy Mixed ...
与DistiributedDataParallel 类似,FSDP 也是通过一个 model wrapper: FullyShardedDataParallel 来实现参数切分的逻辑。被 wrap 的 model 会成为 root fsdp module,而 root fsdp module 在构建时,会根据用户定义的 auto_wrap_policy 递归地把 submodule wrap 成 child fsdp module: 以官方实现的 _module_wrap_policy ...
FSDP 的实现借鉴了 FairScale。PyTorch 在开发大型特性时一般会新建一个库来做一些验证性的支持,并收集用户发反馈,FairScale、Dynamo(PyTorch 2.0 的基石)、torchdistx 均是如此。等到特性日益成熟后,(也许)就会合入到 PyTorch。相比于 PyTorch 官方在 Tutorial 里对 FSDP 简短的介绍,FairScale 显然做的更好,在正式...
原文:pytorch.org/tutorials/intermediate/FSDP_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 作者:Hamid Shojanazeri,Yanli Zhao,Shen Li 注意 在github上查看并编辑本教程。 在大规模训练 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。同时,处理这些非常大模型的训练也伴随着相当大的工程复杂性。
我们正在积极努力为下一个版本的 FSDP 添加新功能。如果您有反馈、功能请求、问题或在使用 FSDP 时遇到问题,请随时通过在PyTorch Github 存储库中打开问题与我们联系。 使用Cpp 扩展自定义流程组后端 原文:pytorch.org/tutorials/intermediate/process_group_cpp_extension_tutorial.html ...
[doc][c10d] Fixes to FSDP tutorial (#3138) Nov 1, 2024 intermediate_source FSDP2 tutorial (#3358) May 17, 2025 prototype_source Fix broken link in prototype_index (#3360) May 16, 2025 recipes_source Update distributed_checkpoint_recipe.rst (#3356) ...
[5] FSDP, https://pytorch.org/tutorials/intermediate/FSDP_tutorial.html [6] DeepSpeed, https://github.com/microsoft/DeepSpeed [7] Agarwal S, Yan C, Zhang Z, et al. Bagpipe: Accelerating deep recommendation model training[C]//Proceedings of the 29th Symposium on Operating Systems Principles....
Summary: Fix up the FSDP tutorial to get it functional again. 1. Add missing import for load_dataset. 2. Use `checkpoint` instead of `_shard.checkpoint` to get rid of a warning. 3. Add nlp to requirements.txt 4. Get rid of `load_metric` as this function does not exist in new `...
docs/source/perf: documentation about performance specific aspects of PyTorch/XLA such as:AMP,DDP,Dynamo, Fori loop,FSDP, quantization, recompilation, andSPMD docs/source/features: documentation on distributed torch, pallas, scan, stable hlo, and triton. ...