node_rank:当前节点的编号,通常主机设置为0,用于建立所有连接。 master_addr:主机的IP地址,会用于设置MASTER_ADDR环境变量。 master_port:主机的端口号,会用于设置MASTER_PORT环境变量。 launch启动器会根据以上参数设置环境变量: WORLD_SIZE:总进程数,一共建立nnodes*nproc_per_node个进程。具体值可通过dist.get_wo...
environ['MASTER_ADDR'] = '127.0.0.1' os.environ['MASTER_PORT'] = '29500' dist.init_process_group(backend, rank=rank_id, world_size=size) fn(rank_id, size) 2.2 通信逻辑 下面的代码展示了rank0和rank1进行ping-pong通信的实现: 通过rank_id来区分当前应该执行哪一个rank的业务逻辑; pytorch ...
# 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.envir...
importos# 设置主节点的地址和端口os.environ['MASTER_ADDR']='localhost'# 设置为主节点的地址os.environ['MASTER_PORT']='12345'# 设置为主节点的可用端口 1. 2. 3. 4. 5. MASTER_ADDR是主节点的 IP 地址,通常在单机训练时可以使用localhost。 MASTER_PORT是要使用的端口号。 2. 检查并释放被占用的端...
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...
init_method=env://:从环境变量中读取分布式的信息(os.environ),主要包括MASTER_ADDR, MASTER_PORT, RANK, WORLD_SIZE。 其中,rank和world_size可以选择手动指定,否则从环境变量读取。 可以发现,tcp和env两种方式比较类似(其实env就是对tcp的一层封装),都是通过网络地址的方式进行通信,也是最常用的初始化方法。
请注意,本教程假设使用 0 到 2 个 GPU 进行训练,可以通过传递--num_gpus=N到训练脚本来配置此参数。当trainer和master在不同机器上运行时,您可以传入命令行参数--master_addr=ADDRESS和--master_port=PORT来标明master worker 正在侦听的地址和端口。
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:主节点ip master_port:33,不要指定22,不走ssh协议 节点1上运行命令: python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 4 --nnodes 2 --node_rank 1 --master_addr='0.0.0.0' --master_port='33' train.py 只修改node_rank ...
您可以通过命令行参数--master_addr=ADDRESS和--master_port=PORT传入地址和端口,以指示主工作节点正在侦听的地址和端口,例如,用于测试训练器和主节点在不同机器上运行的功能。文章标签: GPU云服务器 算法框架/工具 PyTorch 异构计算 API 机器学习/深度学习 关键词: pytorch教程 pytorch官方教程 相关...