args=parse.parse_args()ifargs.init_method =='TCP': dist.init_process_group('nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:28765', rank=args.rank, world_size=args.ws)elifargs.init_method =='ENV': dist.init_process_group('nccl', init_method='env://') rank=dist.get_rank()print(f"rank =...
4.3 dist.init_proces_group的init_method方式 4.4 进程内指定显卡 4.5 CUDA初始化问题 主要涵盖如下问题: 1、单卡到分布式的过程中,用户代码需要怎么修改/调整? 2、参数rank、local_rank、node、gpu的含义,以及它们之间的关系?一个rank/local_rank是否就是对应一个gpu? 3、DDP的启动方式有几种? 差异在哪?
利用broadcast机制 dist = torch.sqrt(torch.sum((X1[:,None,:] - X2) ** 2, dim=2)) 3. 模型定义和操作 一个简单两层卷积网络的示例 # convolutional neural network (2 convolutional layers)class ConvNet(nn.Module):def __init__(self, num_classes=10):super(...
AI代码解释 classLLTM(torch.nn.Module):def__init__(self,input_features,state_size):super(LLTM,self).__init__()self.input_features=input_features self.state_size=state_size #3*state_sizeforinput gate,output gate and candidate cell gate.# input_features+state_size because we will multiplyw...
Env方式中,在init_process_group中,无需指定任何参数 合理利用local_rank参数,来合理分配本地的GPU资源 每条命令表示一个进程。若已开启的进程未达到word_size的数量,则所有进程会一直等待。 参考代码如下: import torch.distributed as dist import torch.utils.data.distributed ...
assert torch.cuda.is_available()ifnot dist.is_initialized():dist.init_process_group(backend='nccl')rank=dist.get_rank()world_size=dist.get_world_size()model=MyModel().cuda()ddp_model=DistributedDataParallel(model,device_ids=[torch.cuda.current_device()]).cuda()dataset=MyDataset()sampler=Dis...
第一行要被执行的是 dist.init_process_group(backend),它基本上设置了参与节点之间的内部通信通道。它使用了一个参数来指定使用哪个后端(backend)。因为我们完全使用 MPI,所以在我们的例子中 backend='mpi'。也有其他的后端(例如 TCP、Gloo、NCCL)。需要检索的两个参数——world size 和 rank。World 指的是在特...
dist.init_process_group(backend=’nccl’, init_method=’env://‘) # 使用 NCCL 后端进行通信 创建MLP 模型和优化器 model = MLP(input_size=10, hidden_size=50, num_classes=2).to(rank) # 将模型放到当前机器上model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model) # 使用 DataParallel 进行多...
(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10): super(LightNN, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(16, 16, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(),...
BETA FEATURES [Beta] torch.compiler.set_stance This feature enables the user to specify different behaviors (“stances”) thattorch.compilecan take between different invocations of compiled functions. One of the stances, for example, is “eager_on_recompile”, that instructs PyTorch to code eager...