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 的所有实例替换为 default...
本期code: https://github.com/chunhuizhang/pytorch_distribute_tutorials/blob/main/tutorials/FSDP.ipynbdeepspeed 介绍:BV1rZ42187PAnccl通信源语:BV1t2421F7zY,BV1zK42187Kv自动混合精度(amp)训练:BV1eW421w7NJddp:BV13L411i7L, 视频播放量 5598、弹幕量 2、
为了避免这种情况,您可以传入一个 fsdp_auto_wrap_policy,当满足指定条件(例如大小限制)时,将封装当前的 FSDP 单元并自动启动一个新的。这样,您将拥有多个 FSDP 单元,每次只需要一个 FSDP 单元收集完整参数。例如,假设您有 5 个 FSDP 单元,每个包含 20 个线性层。然后,在前向传播中,第一个 FSDP 单元将收集...
使用 FSDP 可以节省内存,所以能够训练比 DDP 大 3 倍的模型(即 1.8B 和 2.7B 的变体)。将激活检查点(AC)与 FSDP 结合起来,可以训练更大的模型,约为 DDP 的 10 倍(如 4.8B 和 10B 变体)。 2. 吞吐量: -对于较小的模型,当批尺寸为 8 时,DDP 的吞吐量略高于或等于 FSDP,可以解释为 FSDP 需要额外...
Distributed Training with Uneven Inputs Using the Join Context Manager 教程介绍了如何使用通用的连接上下文管理器进行不均匀输入的分布式训练。 torch.distributed.FullyShardedDataParallel FullyShardedDataParallel(FSDP)是一种数据并行范例,它在每个 GPU 上维护模型参数、梯度和优化器状态的副本,将所有这些状态分片到数据...
我们将以下代码片段添加到一个名为“FSDP_mnist.py”的Python脚本中。 1.2 导入必要的包 注意 本教程适用于 PyTorch 版本 1.12 及更高版本。如果您使用的是早期版本,请将所有的 size_based_auto_wrap_policy 实例替换为 default_auto_wrap_policy。
我们将以下代码片段添加到一个名为“FSDP_mnist.py”的 Python 脚本中。 1.2 导入必要的包 注意 本教程适用于PyTorch版本 1.12 及更高版本。如果您使用的是早期版本,请将所有的 size_based_auto_wrap_policy 实例替换为 default_auto_wrap_policy。
2、 FSDP 优化多gpu数据冗余 如果使用多个gpu来运行训练,基本的解决方案是使用DistributedDataParallel。生成了几个相同的进程,并且在反向传播期间聚合梯度。 当我们生成相同的进程时,在每个GPU上都有相同的模型和优化器状态,这是冗余的。可以通过跨数据分片来优化内存使用 ...
如上所示,用 activation checkpointing 封装 FLAVA transformer 层,用 FSDP 封装整体模型,可以将 FLAVA 扩展到 100 亿参数。 实验 对于上文提到的不同优化方法,我们将进一步实验其对系统性能的影响。 背景介绍: 使用含 8 个 A100 40 GB GPU 的单节点 ...
在模块的正向和反向迭代过程中,FSDP 会根据计算需要对模型参数进行整合(使用 all-gather),并在计算后重新分片。它使用散射规约集合来同步梯度,以确保分片的梯度是全局平均的。FSDP 中模型的正向迭代和反向迭代流程如下: 使用FSDP 时要用 API 封装模型的子模块,从而控制某一特定子模块何时被分片或不分片。