from torch.distributed.device_mesh import init_device_mesh # 初始化一个 2x4 的设备网格 mesh_shape = (2, 4) # 2 行 4 列 mesh_dim_names = ("dp", "tp") # 行命名为数据并行,列命名为模型并行 # 创建设备网格 device_mesh = init_device_mesh("cuda", mesh_shape=mesh_shape, mesh_dim_...
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Dev...
mesh_2d = init_device_mesh("cuda", (2, 4), mesh_dim_names=("replicate", "shard")) 如何访问创建好的DeviceMesh? # Users can access the underlying process group thru `get_group` API. replicate_group = mesh_2d.get_group(mesh_dim="replicate") shard_group = mesh_2d.get_group(mesh_di...
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 DeviceMesh,我们大概需要自己写下面这一堆代码: 当然,...
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( ...
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...
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 ...
🐛 Describe the bug When calling dist.initialize_dist, I can specify a dist_timeout argument. When training with FSDP and device_mesh, I want to call from torch.distributed._tensor import init_device_mesh and pass the device_mesh into FSD...