其他节点的 ElasticAgent 会不断的查询 wait list 中是否为空。 如果wait list 里有等待节点,其他节点的 ElasticAgent 会立刻停止当前所有的训练子进程,然后开始动态组网,重新获取组网的环境变量 RANK、WORLD_SIZE、MASTER_ADDR、MASTER_PORT。 同样,新节点起来时,也会先将自己的 host 加入 wait list 中来通知其他...
python -m torch.distributed.launch --master_port 1234 --nproc_per_node=8 \ train.py --config ${config} --log_time $now nproc_per_node 参数指定为当前主机创建的进程数。一般设定为当前主机的 GPU 数量。比如单机8卡就是8 master_port为master节点的端口号 使用torch.distributed.launch 工具时,将会...
node_rank:当前节点标识符。 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...
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...
可以看到,首先设置了master节点的ip和port,之后初始化了process group。 接下来,我们需要将数据集分成四份(data partition),并分别发送到四台机器上。 具体的方法是使用DistributedSampler, 并将data_loader中的sampler改成所对应的DistributedSampler: from torch.utils.data.distributedimportDistributedSamplersampler_d =...
MASTER_PORT: 通信端口 在Linux 的终端中,你可以通过如下命令设置这些变量: exportMASTER_ADDR='127.0.0.1'# 主节点的服务器地址exportMASTER_PORT='12345'# 你选择的通信端口,可以根据需要更改exportWORLD_SIZE=4# 进程总数exportRANK=0# 当前进程的编号,从 0 开始 ...
# 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( ...
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。
执行以下命令查看训练作业中 master 日志: arena logs -n default pytorch-mnist 预期输出: {'PID': 40, 'MASTER_ADDR': 'pytorch-mnist-master-0', 'MASTER_PORT': '23456', 'LOCAL_RANK': 0, 'RANK': 0, 'GROUP_RANK': 0, 'ROLE_RANK': 0, 'LOCAL_WORLD_SIZE': 2, 'WORLD_S...
Node1:(IP:192.168.1.1,and has a free port:1234)>>>python-m torch.distributed.launch--nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE--nnodes=2--node_rank=0--master_addr="192.168.1.1"--master_port=1234YOUR_TRAINING_SCRIPT.py(--arg1--arg2--arg3 ...