2.3 数据拆分,模型拆分(Pipeline Parallelism) 流水线并行(Pipeline Parallelism)结合了数据并行和模型并行。输入数据和模型都被拆分成多个部分,每个 GPU 处理部分数据和部分模型。这种方式适用于需要平衡计算和内存需求的大规模深度学习任务。 importtorchimporttorch.nn as nnimporttorch...
importtorchfromtorch.distributedimportpipeline# 示例定义defexample_model():# 模型的简单定义returntorch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(10,20),torch.nn.ReLU(),torch.nn.Linear(20,10))# 使用流水线并行model=pipeline(example_model,partition=2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13...
后续会提到 model=[] foriinrange(args.virtual_pipeline_model_parallel_size):#遍历virtual #设置rank,主要是为了看是不是第一层,最后一层 mpu.set_virtual_pipeline_model_parallel_rank(i) #Setpre_processandpost_processonlyaftervirtualrankisset. ...
最常被提起,容易实现且使用最广泛的,莫过于 数据并行(Data Parallelism) 技术,其核心思想是将大batch划分为若干小barch分发到不同device并行计算,解决单GPU显存不足的限制。与此同时,当单GPU无法放下整个模型时,我们还需考虑 模型并行(Model / Pipeline Parallelism)。如考虑将模型进行纵向切割,不同的Layers放在不同...
1F1B应该是性能最好的，瞄了一眼实现，和Megatron colossalai差不多，用法：Pipeline ParallelismFSDP...
frompippyimportpipeline,annotate_split_points,Pipe,SplitPointannotate_split_points(mn, {'layer0':SplitPoint.END,'layer1':SplitPoint.END})batch_size=32example_input=torch.randn(batch_size,in_dim,device=device)chunks=4pipe=pipeline(mn,chunks,example_args=(example_input,))print(pipe)"""*** pip...
本系列介绍分布式优化器,分为三篇文章,分别是基石篇,DP/DDP/Horovod 之中数据并行的优化器,PyTorch 分布式优化器,按照深度递进。本文介绍PyTorch 分布式优化器和PipeDream之中的优化器,主要涉及模型并行(流水线并行)。 0x01 前文回顾 之前无论是 DP, DDP,或者 Horovod,实质上的都是处理数据并行,比如 DDP 将相同...
torchrun --nproc_per_nodes=2 --nnodes=1 example_script.py 上面的代码可以在在一台机器上的两个 GPU 上运行训练脚本,这是使用 PyTorch 只进行分布式训练的情况 (不可以在单机单卡上运行)。 现在让我们谈谈 🤗 Accelerate,一个旨在使并行化更加无缝并有助于一些最佳实践的库。 🤗 Accelerate 🤗 Accel...
最常被提起,容易实现且使用最广泛的,莫过于数据并行(Data Parallelism) 技术,其核心思想是将大batch划分为若干小barch分发到不同device并行计算,解决单GPU显存不足的限制。以此同时,当单GPU无法放下整个模型时,我们还需考虑模型并行 (Model / Pipeline Parallelism)。如考虑将模型进行纵向切割,不同的Layers放在不同的...
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" # Example Usage: query, key, value = torch.randn(2, 3, 8, device=device), torch.randn(2, 3, 8, device=device), torch.randn(2, 3, 8, device=device) ...