definit_distributed_mode(args):# 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GPUif'RANK'inos.environand'WORLD_SIZE'inos.environ:args.rank=int(os.environ["RANK"])args.world_size=int(os.environ['...
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...
def init_distributed_mode(args):# 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GPUif'RANK'in os.environ and'WORLD_SIZE'in os.environ:args.rank = int...
num_tasks = dist.get_world_size() # 获取进程数 sampler = torch.utils.data.DistributedSampler(Datasets, num_replicas=num_tasks, rank=dist.get_rank(), shuffle=True, drop_last=True) loader = DataLoader(Datasets, batch_size=8, num_workers=4, pin_memory=True, sampler=sampler, shuffle=False,...
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。
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。
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 ...
using distributed training"""ifnot dist.is_available():returnifnot dist.is_initialized():returnworld_size=dist.get_world_size()ifworld_size==1:returndist.barrier()##WORLD_SIZE由torch.distributed.launch.py产生 具体数值为 nproc_per_node*node(主机数,这里为1)num_gpus=int(os.environ["WORLD_SIZ...
1 torch.distributed.get_backend(group=None) 返回给定进程组的后端。1 torch.distributed.get_rank(group=None) 返回当前进程组的序号。Rank是分配给分布式进程组中每个进程的唯一标识符。 它们始终是从0到world_size的连续整数。1 torch.distributed.get_world_size(group=None) ...
[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 ...