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...
world size 参与当前分布式训练任务的总进程数。在单机多GPU的情况下,world size通常等于GPU的数量;在多机情况下,它是所有机器上所有GPU的总和。 torch.distributed.get_world_size() rank Rank是指在所有参与分布式训练的进程中每个进程的唯一标识符。Rank通常从0开始编号,到world size - 1结束。 torch.distributed...
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...
# 如果是多机多卡的机器,WORLD_SIZE代表使用的机器数,RANK对应第几台机器 # 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"]) ...
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。
args.world_size = torch.distributed.get_world_size() args.rank = torch.distributed.get_rank() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 使用2个gpu时,输出 cuda: 0 cuda: 1 1. 2. 模型创建,每个进程创建一个模型,需要传参local_rank,即当前进程id。
DDP的梯度汇总使用的是avg,因此如果loss的计算使用的reduce_mean的话,我们不需要再对loss或者grad进行/ world_size的操作。 二、使用DDP时的数据读取 DDP不同于DP需要用卡0进行数据分发,它在每个node会有一个独立的dataloader进行数据读取,一般通过DistributedSampler(DS)来实现: ...
[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 ...
dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)# 为每个进程设置GPUtorch.cuda.set_device(rank) 2. 准备数据加载器 假设我们已经定义好了dataset,这里只需要略加修改使用DistributedSampler即可。代码如下: defget_loader(trainset, testset, batch_size, rank, world_size):...