def reduce_value(value, average=True): world_size = get_world_size() if world_size < 2: #单GPU的情况 return value with torch.no_grad(): dist.all_reduce(value) # 对不同设备之间的value求和 if average: # 如果需要求平均,获得多块GPU计算los...
def reduce_value(value, average=True): world_size = get_world_size() if world_size < 2: # 单GPU的情况 return value with torch.no_grad(): dist.all_reduce(value) # 对不同设备之间的value求和 if average: # 如果需要求平均,获得多块GPU计算loss的均值 value /= world_size return value 接...
如果进行兼容性考虑的话,比如group_size=1或者group_size=world_size,此时不需要创建group,但是为了代码的一致性,所有的分布式操作都需要传入group参数,需要注意的是新版本的torch,分布式op的group参数缺省值为None,当检测到None会自动获取group.WORLD,但是旧版本的缺省参数为group.WORLD,传入None会报错,可以尝试做以下兼...
# 如果是单机多卡的机器,WORLD_SIZE代表有几块GPU,RANK和LOCAL_RANK代表第几块GPU if'RANK'in os.environ and'WORLD_SIZE'in os.environ: args.rank = int(os.environ["RANK"]) args.world_size = int(os.environ['WORLD_SIZE']) # LOCAL_RANK代表某个机器上第几块GPU args.gpu = int(os.environ['...
单机多卡 pytorch world_size 单机多卡跑sd 单机多卡训练: MirroredStrategy tf.distribute.MirroredStrategy 是一种简单且高性能的,数据并行的同步式分布式策略,主要支持多个GPU在同一台主机上训练。使用这种策略时,我们只需实例化一个 MirroredStrategy 策略: strategy=tf.distribute.MirroredStrategy()...
get_world_size()) for param in model.parameters(): dist.all_reduce(param.grad.data, op=dist.ReduceOp.SUM) param.grad.data /= size 现在,我们成功实现了分布式同步 SGD,并且可以在大型计算机集群上训练任何模型。 注意:虽然最后一句在技术上是正确的,但实现同步 SGD 的生产级实现需要更多技巧。再次使用...
world_size(int, optional): 参与这个工作的进程数 rank(int,optional): 当前进程的rank group_name(str,optional): 用来标记这组进程名的 Backends Backends that come with PyTorch PyTorch distributed currently only supportsLinux. By default, the Gloo and NCCL backends are built and included in PyTorch ...
World_size :进程组中的进程数,可以认为是全局进程个数。 Rank :分配给分布式进程组中每个进程的唯一标识符。 从0 到 world_size 的连续整数,可以理解为进程序号,用于进程间通讯。 rank = 0 的主机为 master 节点。 rank 的集合可以认为是一个全局GPU资源列表。
[2.])elif rank == 2: x = torch.tensor([-3.]) dist.all_reduce(x, op=dist.reduce_op.SUM) print('Rank {} has {}'.format(rank, x))if __name__ == '__main__': dist.init_process_group(backend='mpi') main(dist.get_rank(), dist.get_world_size())PyTorch 中 all-reduce ...
如果训练损失在训练期间变为 Nan,则可能是因学习率太大所致,此时降低学习率或许会有所帮助。 在分布式训练中,为了保持梯度稳定下降,实际学习率将由lr * torch.distributed.get_world_size()计算,因为进程组的批尺寸为单一进程的进程总数。 应用多项式学习率衰减可帮助构建一个性能更好的模型。