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
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...
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...
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DeviceMe...
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; ...
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( ...
_fsdp_init.py", # line 69, in _get_device_from_mesh # return torch.device(mesh.device_type, device_handle.current_device()) # AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'current_device' device_mesh = init_device_mesh( "cuda", mesh_shape=mesh_shape, mesh_dim_names=mesh_dim_...
import jax a = 2.0b = 3.0jax.grad(jax.lax.mul)(a, b) # Compute c = a * b w.r.t. a. The result is b=3. jax.jit(jax.grad(jax.lax.mul))(a,b)jax.experimental.pjit(jax.grad(jax.lax.mul), device_mesh(ntpus))(a,b)对于想要自己编写的函数转换的高级用户，他们可以...