通过使用DeviceMesh,用户可以更方便地管理设备和进程组,而不需要深入了解底层的实现细节。当你调用init_device_mesh函数时,DeviceMesh会检查是否已经存在一个有效的进程组。如果没有,它会在后台自动创建一个新的进程组。这意味着用户不需要手动调用torch.distributed.init_process_group()来初始化进程组。 from torch.d...
device_mesh代表了一种设备(如CPU或GPU)的多维布局,可以用来组织和管理分布式训练任务中的计算资源。它在某些高级分布式策略中特别有用,例如张量并行、流水线并行等。 >>> from torch.distributed.device_mesh import init_device_mesh >>> >>> # 创建一个一维的 DeviceMesh,包含8个CUDA设备。这里CUDA设备是指一...
借助 init_device_mesh() ，我们可以在短短两行内完成上面这个2D设置：而如果不使用DeviceMesh，我们大概需要自己写下面这一堆代码：当然，如果需要，我们仍然可以访问底层 ProcessGroup：优化器的改进 大概有以下几点：编译优化器在所有基准测试中都提高了性能：HuggingFace +18%、TorchBench +19%、TIMM +8% E2E；...
我们首先要利用 PyTorch 定义一个表示 3D 网格的类。以下是一个简单的 Mesh 类实现: importtorchclassMesh:def__init__(self,vertices,faces):self.vertices=vertices# 顶点列表self.faces=faces# 面列表defto_device(self,device):""" 将网格数据移动到指定设备。 """self.vertices=self.vertices.to(device)se...
借助init_device_mesh() ,我们可以在短短两行内完成上面这个2D设置: 而如果不使用DeviceMesh,我们大概需要自己写下面这一堆代码: 当然,如果需要,我们仍然可以访问底层 ProcessGroup: 优化器的改进 大概有以下几点: 编译优化器在所有基准测试中都提高了性能:HuggingFace +18%、TorchBench +19%、TIMM +8% E2E; ...
借助init_device_mesh () ,我们可以在短短两行内完成上面这个 2D 设置: 而如果不使用 DeviceMesh,我们大概需要自己写下面这一堆代码: 当然,如果需要,我们仍然可以访问底层 ProcessGroup: 优化器的改进 大概有以下几点: 编译优化器在所有基准测试中都提高了性能:HuggingFace +18%、TorchBench +19%、TIMM +8% E2E...
mesh = init_device_mesh("cuda", (4,))defshard_params(mod_name, mod, mesh): col_linear_placement = [Shard(0)]# shard fc1 and fc2ifisinstance(mod, nn.Linear):forname, paraminmod.named_parameters(): dist_param = nn.Parameter( ...
DeviceMesh 在处理多维并行性(如 3D 并行)时很有用。如上图所示,当你的并行解决方案需要跨主机和每个主机内部进行通信时,可以创建一个 2D 网格,用于连接每个主机中的设备,并以同构设置将每个设备与其他主机上的对应设备连接起来。 借助init_device_mesh ,我们可以在短短两行内完成上面这个 2D 设置: 而如果不使用...
开始使用 DeviceMesh 在本教程中,您将了解 DeviceMesh 以及它如何帮助进行分布式训练。 代码## 学习 RPC 开始使用分布式 RPC 框架 本教程演示了如何开始使用基于 RPC 的分布式训练。 代码 使用分布式 RPC 框架实现参数服务器 本教程将带您完成一个简单的示例,使用 PyTorch 的分布式 RPC 框架实现参数服务器。 代码 ...
os.environ.get("LOCAL_RANK", "0")) local_world_size = int(os.environ.get("LOCAL_WORLD_SIZE", "0")) device = torch.device(f"cuda:{local_rank}" if use_gpu else "cpu") dist.init_distributed(backend="nccl") lst = torch.tensor([local_rank + 100]).to(device) #...