全体到全体操作,该操作需要一个通信组中的N个进程各自提供一个含有N个元素的列表,对N个元素分别执行一次all_gather和scatter操作,其示意图如下: 3. 集合通信API(torch.distributed) PyTorch的8个常用集合通信接口如下: torch.distributed.broadcast(tensor, src, group=None, async_op=False) torch.distributed.all_...
# 假设我们有三个进程,每个进程都有一个张量tensor=torch.tensor([1.0,2.0],device='cuda')# 每个进程执行all_gather操作gathered_tensor=torch.empty(3,2,device='cuda')dist.all_gather(gathered_tensor,tensor)# gathered_tensor现在包含了所有进程的张量 broadcast broadcast操作允许一个进程将数据发送给所有其他...
上述代码会将节点[0,1,2,3]作为一个group,在后续的分布式操作(如:broadcast/reduce/gather/barrier)中,我们只需传入group=gp参数,就能控制该操作只会在[0,1,2,3]中进行而不会影响其他的节点。 注意: 在所有的节点上都需要进行所有group的初始化,而不是只初始化当前rank所属的group,如使用12卡,group size设...
5.2 gather torch.gather(input, dim, index, out=None)对元素实现一个查表映射的操作 prob = torch.randn(4,10) idx = prob.topk(dim=1,k=3)print(idx)# torch.return_types.topk(# values=tensor([[0.9902, 0.3165, 0.3033],# [1.7028, 0.5323, 0.1279],# [2.2629, 1.6216, 0.8855],# [1.8379,...
all_gather操作用于在每个进程中收集所有进程的数据。它不像all_reduce那样聚合数据,而是将每个进程的数据保留并汇总成一个列表。当每个进程计算出一个局部结果,并且你需要在每个进程中收集所有结果进行分析或进一步处理时,可以使用all_gather。 一个示例代码如下: ...
SBP是OneFlow独有的概念，他是三个单词的首字母组合：Split、Broadcast、PartialSum（以PartialSum为例，实际上还可以是PartialMin, PartialMax等reduce操作），全称叫SbpParallel，表示一种逻辑上的Tensor跟物理上的多个Tensor的映射关系。其中Split表示物理上的Tensor是逻辑Tensor按照某一维度切分后得到的， Split有个参数...
dist.broadcast(tensor, src, group): 将tensor从src复制到所有其他进程。 dist.reduce(tensor, dst, op, group): 将op应用于每个tensor,并将结果存储在dst中。 dist.all_reduce(tensor, op, group): 与 reduce 相同,但结果存储在所有进程中。 dist.scatter(tensor, scatter_list, src, group): 将第i ii...
DataParallel 可以帮助我们(使用单进程控)将模型和数据加载到多个 GPU 中,控制数据在 GPU 之间的流动,协同不同 GPU 上的模型进行并行训练(细粒度的方法有 scatter,gather 等等)。 DataParallel 使用起来非常方便,我们只需要用 DataParallel 包装模型,再设置一些参数即可。需要定义的参数包括:参与训练的 GPU 有哪些,devi...
广播broadcast:向所有与问题求解有关的进程发送相同的消息 标识:生成进程组-->添加到广播例程参数中 多播multicast:向进程组中的每个进程发送相同消息 分散scatter:根进程的数据数组中每个元素分别发送给各个进程 集中gather:从一组进程中的每一个进程处收集一个值,是分散的逆操作 ...
broadcast作用,可以完成自动扩张,又不需要手动操作的要求 即小维度指定,大维度随意 broadcast的规则 拼接与拆分 split是在长度上的拆分,而chunk是以数量上的拆分 cat 第一个参数为指定两个tensor合并,而第二个参数指定tensor在哪个维度上合并 stack stack回创建一个新的维度 ...