torch.distributed.reduce_scatter和torch.distributed.reduce_scatter_tensor是 PyTorch 中用于分布式计算的操作,用于将多个张量进行规约(reduction)后再分散(scatter)到各个进程。以下是对这两个函数的详细解释和示例。 1.reduce_scatter的概念 功能:reduce_scatter操作首先
最后，使用 reduce-scatter 操作对局部梯度进行平均并将相应分片给对应的工作进程，该操作使得每个工作进程都可以更新其本地分片的参数。如果启用了 CPU 卸载的话，梯度会传给 CPU，以便直接在 CPU 上更新参数。如欲深入了解 PyTorch FSDP 工作原理以及相关实验及其结果，请参阅 [7,8,9]。问题 如果在 accelerate ...
dist.all_reduce(var, op=dist.reduce_op.SUM,group=group, async_op=False) 与gather(), scatter()相似,首先需要建立一个组。all_reduce()第一个参数为需要进行运算的变量,第二个参数op则包含了一些方法,例如求和SUM,此外还有MIN, MAX等,可参见这里. 所以以上代码的意思是计算组内所有节点var变量的总和,且...
1. Scatter Reduce:在这个 Scatter Reduce阶段,GPU 会逐步交换彼此的梯度并融合,最后每个 GPU 都会包含完整融合梯度的一部分 2. Allgather:GPU 会逐步交换彼此不完整的融合梯度,最后所有 GPU 都会得到完整的融合梯度 首先将模型的梯度按照集群中GPU数量进行分块,然后进行第一步scatter reduce,注意该过程中所有的GPU都...
在后向传播期间,再次执行 all-gather 操作以获取给定 FSDP 模块所需的所有参数,执行计算以获得局部梯度,然后再次释放其他工作进程的分片。最后,使用 reduce-scatter 操作对局部梯度进行平均并将相应分片给对应的工作进程,该操作使得每个工作进程都可以更新其本地分片的参数。如果启用了 CPU 卸载的话,梯度会传给 CPU,...
该算法的基本思想是取消Reducer,让数据在gpu形成的环内流动,整个ring-allreduce的过程分为两大步,第一步是scatter-reduce,第二步是allgather。 先说第一步:首先我们有n块gpu,那么我们把每个gpu上的数据(均等的)划分成n块,并给每个gpu指定它的左右邻居(图中0号gpu的左邻居是4号,右邻居是1号,1号gpu的左邻居...
反向传播时，每个 FSDP 单元执行 all gather 操作以获取完整的权重，并执行计算以获得本地 batch 的梯度。这些梯度通过 reduce scatter 在设备上进行均值计算并分片，这样每个设备都可以更新其对应分片的参数。有关 PyTorch FSDP 的更多信息，请参阅此博文: 使用 PyTorch 完全分片数据并行技术加速大模型训练。FSDP 工作...
最后,使用 reduce-scatter 操作对局部梯度进行平均并将相应分片给对应的工作进程,该操作使得每个工作进程都可以更新其本地分片的参数。如果启用了 CPU 卸载的话,梯度会传给 CPU,以便直接在 CPU 上更新参数。 如欲深入了解 PyTorch FSDP 工作原理以及相关实验及其结果,请参阅 [7,8,9]。
在看FCOS算法源码时,发现获取正样本点用到了scatter这个函数,故记录下。 1、官方文档解释 先贴出链接: Tensor.scatter_(dim, index, src, reduce=None) → Tensor 1. 接收三个参数: dim, index和src。该函数作用就是在dim维度上,根据index提供的索引,从src中提取对应元素来赋值给Tensor。 以...
运行reduce_scatter 来同步梯度 丢弃参数。 将FSDP 的分片视为将 DDP 梯度全局归约分解为归约散射和全局聚集的一种方式。具体来说,在反向传播过程中,FSDP 减少并散射梯度,确保每个秩具有梯度的一个片段。然后在优化器步骤中更新相应的参数片段。最后,在随后的前向传播过程中,它执行全局聚集操作来收集和组合更新的参...