大概意思就是说,声明“--use_env”后,pytorch会将当前进程在本机上的rank添加到环境变量“LOCAL_RANK”中,而不再添加到args.local_rank。大家可以看一下下面的代码就理解了: # d.py import os import argparse def main(args): local_rank = args.local_rank print(local_rank, os.environ['LOCAL_RANK']...
例如:rank=2, local_rank=0表示第3个节点上的第1个进程。 在rank==0的进程内保存参数。 Env方式中,在init_process_group中,无需指定任何参数 合理利用local_rank参数,来合理分配本地的GPU资源 每条命令表示一个进程。若已开启的进程未达到word_size的数量,则所有进程会一直等待。 参考代码如下: import torch....
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...
'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): 执行训练的所有的进程数 等于 cuda.device 数量64) rank (int): 进程的编号,即优先级7"""8torch.distributed.init_process_group(backend="nccl", init_method="env://...
步骤一：在args里面加上local_rank参数：parser.add_argument("--local_rank",default=os.getenv('...
一些分布式系统的基本概念 group 进程组。默认情况只有一个组,一个 job 为一个组,也为一个 world world size 全局进程个数 rank 表示进程序号,用于进程间的通讯。rank=0 的主机为 master 节点 local rank 进程内 GPU 编号,非显式参数,由 tor
9 rank=args.local_rank)若是报错：raise _env_error("MASTER_ADDR")ValueError: Error initializing torch.distributed using env:// rendezvous: environment variable MASTER_ADDR expected, but not set 可使⽤如下两条指令解决上述问题：1 export MASTER_ADDR=localhost 2 3 export MASTER_PORT=5678 ...
同时,每个进程会被分配一个local_rank参数来表示进程在当前主机(主机的参数是rank,如果是一个主机,就默认为0)上的编号,用以合理分配和调度本地的GPU资源(这也是为什么需要torch.cuda.set_device(args.local_rank)设定默认的GPU,因为每个进程需要在一个独立的GPU上)。在实际应用中,DDP会自动帮助我们将模型从local_...
# LOCAL_RANK代表某个机器上第几块GPU args.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 using distri...
add_argument("--local_rank", type=int) args = parser.parse_args() main(args) 输出: 也就是说如果声明“--use_env”那么pytorch就会把当前进程的在本机上的rank放到环境变量中,而不会放在args.local_rank中。 同时上面的输出大家可能也也注意到了,官方现在已经建议废弃使用torch.distributed.launch,转...