init_method指的是如何初始化,以完成刚开始的进程同步;这里我们设置的是env://,指的是环境变量初始化方式,需要在环境变量中配置4个参数:MASTER_PORT,MASTER_ADDR,WORLD_SIZE,RANK,前面两个参数我们已经配置,后面两个参数也可以通过dist.init_process_group函数中world_size和rank参数配置。其它的初始化方式还包括...
torch.distributed.init_process_group(backend, init_method='env://', **kwargs) 1. 参数说明: backend(str): 后端选择,包括上面那几种 gloo,nccl,mpi init_method(str,optional): 用来初始化包的URL, 一个用来做并发控制的共享方式 world_size(int, optional): 参与这个工作的进程数 rank(int,optional)...
torch.distributed.init_process_group(backend, init_method='env://', **kwargs) 1. 参数说明: backend(str): 后端选择,包括 tcp mpi gloo。 init_method(str, optional): 用来初始化包的URL, 用来做并发控制的共享方式。 world_size(int, optional): 参与工作的进程数。 rank(int, optional): 当前进程...
通过以下代码初始化进程组到设备: torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', world_size=4, init_method='...') 这在每个主机上运行。后端指定了要使用的通信协议。NCCL(发音为 nickel)后端通常是最快且最可靠的。请注意,这可能需要安装在您的系统上。world_size是作业中的进程数,init_method是...
init_method内指定tcp模式,且所有进程的ip:port必须一致,设定为主进程的ip:port 初始化时,需要注意下列事项: 在rank==0的进程内保存参数,一般是rank0主节点来分发广播梯度。 若程序内未根据rank设定当前进程使用的GPUs,则默认使用全部GPU,且以数据并行的方式使用。
cfg.DIST_INIT_METHOD, cfg.SHARD_ID, cfg.NUM_SHARDS, cfg.DIST_BACKEND, cfg, ), daemon=False, ) 上面这段函数使用了torch.multiprocessing.spawn方法,传入的参数fn是mpu.run,也就是utils.multiprocessing.run函数。然后又传入7个参数,传到multiprocessing.py文件中的run()方法,我们来找一下这个函数。
init_method分析 ‘init_method’支持三种方式: 1. TCP initialization tcp:// IP组播(要求所有进程都在同一个网络中)比较好理解, 以TCP协议的方式进行不同分布式进程之间的数据交流,需要设置一个端口,不同进程之间公用这一个端口,并且设置host的级别和host的数量。设计两个参数rank和world_size。其中rank为host的...
torch.distributed.init_process_group(backend='nccl',init_method='tcp://localhost:23456',rank=0,world_size=1) 第一个参数是pytorch支持的通讯后端, 后面会继续介绍, 但是这里单机多卡, 这个就是走走过场. 第二个参数是各个机器之间通讯的方式, 后面会介绍, 这里是单机多卡, 设置成localhost就行了, 后面的...
# init_method=init_method, # world_size=world_size) # For TcpStore, same way as on Linux. defsetup(rank, world_size): os.environ['MASTER_ADDR'] ='localhost' os.environ['MASTER_PORT'] ='12355' # initialize the process group
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...