通过环境变量MASTER_ADDR和MASTER_PORT设置rank0的IP和PORT信息,rank0的作用相当于是协调节点,需要其他所有节点知道其访问地址; 本例中后端选择的是gloo,通过设置NCCL_DEBUG环境变量为INFO,输出NCCL的调试信息; init_process_group:执行网络通信模块的初始化工作 backend:设置后端网络通信的实现库,可选
通过在所有机器上设置以下四个环境变量,所有进程都能够正确地连接到 master,获取其他进程的信息,并最终与它们握手。 MASTER_PORT:机器上的一个空闲端口,它将主持 rank 为 0 的进程。 MASTER_ADDR:主持 rank 0 进程的机器的 IP 地址。 WORLD_SIZE:进程总数,让 master 知道等待多少 worker。 RANK:每个进程的 ...
master_addr和master_port是 master 监听的地址和端口。 当运行时,torch.distributed.launch会设置一些环境变量,包括world_size,master_addr和master_port等等。然后在当前机器上创建nproc_per_node个进程,这些进程构成了一个本地组。如果一共有NODE_SIZE个机器参与训练,则一共有NODE_SIZE * TRAINERS_PER_NODE个进程。
""" # MASTER Node(运行 rank0 进程,多机多卡时的主机)用来协调各个 Node 的所有进程之间的通信 os.environ["MASTER_ADDR"] = "localhost" # 由于这里是单机实验所以直接写 localhost os.environ["MASTER_PORT"] = "12355" # 任意空闲端口 init_process_group( backend="nccl", # Nvidia CUDA CPU 用这个...
然后就通过mp.Process()创建进程,每个进程会先执行init_processes()函数,该函数首先通过:os.environ['MASTER_ADDR'] = '127.0.0.1' os.environ['MASTER_PORT'] = '29500'设置一些东西,然后调用dist.init_process_group()函数,我们可以认为这就把GPU和进程对应起来了,并且GPU之间能通信了。接着就执行run(rank,...
通过在所有机器上设置以下四个环境变量,所有进程都可以正常连接到master(就是 rank 0 进程),获取其他进程的信息,并最终与它们握手。 MASTER_PORT:承载等级 0 进程的机器上的一个空闲端口。 MASTER_ADDR:承载等级 0 进程的机器上的 IP 地址。 WORLD_SIZE: 进程总数,因此master知道要等待多少worker。 RANK: 每个...
# MASTER_ADDR指定了负责协调初始化过程的主机地址,在这里设置为'localhost',# 表示在单机多GPU的设置中所有的进程都将连接到本地机器上。os.environ['MASTER_ADDR'] ='localhost'# MASTER_PORT指定了主机监听的端口号,用于进程间的通信。这里设置为'12355'。# 注意要选择一个未被使用的端口号来进行监听os....
master_addr os.environ['MASTER_PORT'] = args.master_port 现在,我们将根据命令行参数创建一个参数服务器进程或者或训练器进程。如果传入的rank为 0,我们将创建一个 ParameterServer,否则创建一个 TrainerNet。 请注意,我们使用torch.multiprocessing启动与我们要执行的函数相对应的子进程,并在主线程使用p.join()...
🐛 Describe the bug it run well in torch 1.8.1,but get hang in torch 1.10.2 and 1.11.0,I guess the reason is the MASTER_ADDR value。 TRAINING_SCRIPT.py as following env_dist = os.environ print('env MASTER_ADDR={}'.format(env_dist['MASTER_A...
rank, local_rank, size, MASTER_ADDR, port, NODE_ID = ddp_arg:解包ddp_arg中分布式训练相关参数。如果rank为0，则打印当前使用的gpu数量和主节点IP地址信息。dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://{}:{}'.format(MASTER_ADDR, port), world_size=size, rank=rank) :使用NCCL...