我们在看很多大佬写的代码时候,特别是涉及到分布式训练的时候会发现他们在 argsparse 中添加了这样一个参数“--loacl_rank”,比如下面是Swin-Transformer官方训练源码中cmd参数声明的一个部分,可以看到第70行添加了一个"“--local_rank”。 可是我们知道local_rank一般是需要动态获取的(也就是获取当前进程在本机上的...
device = torch.device('cuda', args.local_rank) net = net.to(device) net = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(net, device_ids=[args.local_rank], output_device=args.local_rank) 执行脚本如下: python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 --nnodes=3 --node_rank=0 --mast...
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? 4、checkpoint保存与加载有什么不一样? 5、单卡到分布式,有些什么地方能帮助提速? 选择分布式前用户首先需要明白自己的场景,是需要数据并行与还是需要考虑模型并行。因为DDP指的是数据并行的分布式,一般适用于单张GPU能够加载一个...
使用pytorch进行分布式训练,需要指定 local_rank,主机 local_rank = 0 1"""2pytorch 分布式训练初始化31) backend (str): 指定通信所用后端,可以是'ncll'、'gloo' 或者是一个torch.ditributed.Backend类42) init_method (str): 这个URL指定了如何初始化互相通信的进程53) world_size (int): 执行训练的所有...
rank: 全局的进程id local rank:某个节点上的进程id local_word_size: 某个节点上的进程数 (相对比较少见) 这里需要注意的是,目前为止所有的概念的基本单元都是进程,与GPU没有关系,一个进程可以对应若干个GPU。 所以world_size 并不是等于所有的GPU数量,而人为设定的,这一点网上的很多描述并不准确。只不过平时...
['WORLD_SIZE'])# LOCAL_RANK代表某个机器上第几块GPUargs.gpu = int(os.environ['LOCAL_RANK'])elif'SLURM_PROCID'in os.environ:args.rank = int(os.environ['SLURM_PROCID'])args.gpu = args.rank % torch.cuda.device_count()else:print('Not usin...
PyTorch如何多rank同步方案解析 pytorch local rank,PyTorch的一个简单的网络1classConvBlock(nn.Module):2def__init__(self):3super(ConvBlock,self).__init__()4block=[nn.Conv2d(...)]5block+=[nn.ReLU()]
使⽤pytorch进⾏分布式训练，需要指定 local_rank，主机 local_rank = 0 1"""2 pytorch 分布式训练初始化 3 1) backend (str): 指定通信所⽤后端，可以是'ncll'、'gloo' 或者是⼀个torch.ditributed.Backend类 4 2) init_method (str): 这个URL指定了如何初始化互相通信的进程 5 3...
torch.distributed.init_process_group(backend="nccl")# 配置每个进程的gpulocal_rank = torch.distributed.get_rank()torch.cuda.set_device(local_rank)device = torch.device("cuda", local_rank) #封装之前要把模型移到对应的gpumodel.to(device)model = torch.nn.parallel....
local rank:进程内的 GPU 编号,非显式参数,这个一般由 torch.distributed.launch 内部指定。例如, rank = 3,local_rank = 0 表示第 3 个进程内的第 1 块 GPU。 0x02 设计思路 分布式训练最主要的问题就是:worker 之间如何通信。为了解决通信问题,PyTorch 引入了几个概念,我们先分析通信的需求,然后看看 PyTor...