在连续调用BlockReduceSum,并且用的时同样的shared空间时,可能会发生读写冲突问题,举例如下:sum1 = BlockReduceSum(val1, shared);sum2 = BlockReduceSum(val2, shared); 分析:1、假设有block中有2个warp,在第二次__syncthreads()之后,warp1执行较快结束进入第二个BlockReduceSum中2、此时 warp0 正准备读取s...
BlockReduceSum是针对一个Block中的数据进行规约的,因此我们得先介绍CUDA执行模型中的一个重要概念warp,我们知道当一个block被调度到一个SM上时,block中的所有threads会被划分为一簇线程束(warp),线程束是GPU上一组并行执行的线程,每个线程独立执行指令,但在一个线程束中的线程会以SIMD(单指令多数据)方式并行执行相...
# 等待所有进程计算完毕if device != torch.device("cpu"):torch.cuda.synchronize(device) sum_num = reduce_value(sum_num, average=False) # 预测正确样本个数 return sum_num.item() 需要注意的是:保存模型的权重需要在主进程中进行保存。 if rank == 0...
reduction:计算模式,可为none /sum /mean ①. none:逐个元素计算 ②. sum:所有元素求和,返回标量 ③. mean:加权平均,返回标量 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean', pos_weight=None) 用法示例: 代码语...
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,且返回该var. 具体思路仍然是将四台机子的parameters梯度发送到master节点,并计算平均...
很多的 loss 函数都有size_average和reduce两个布尔类型的参数。因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据,因此返回的 loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。 (1)如果 reduce = False,那么 size_average 参数失效,直接返回向量形式的 losssum ...
如果reduce = False,那么 size_average 参数失效,直接返回向量形式的 loss; 如果reduce = True,那么 loss 返回的是标量 如果size_average = True,返回 loss.mean(); 如果size_average = True,返回 loss.sum(); 为了更好地理解损失函数...
而在pytorch中的DDP实际就是使用了Ring-ALLReduce来实现AllReduce算法。 DDP的执行流程大致如下: 各个GPU首先进行环境初始化和模型的广播,使初始状态相同。然后初始化模型bucket和reducer。在训练阶段,通过采样获取数据,计算前向传播,然后进行反向传播和使用all-reduce进行梯度同步,最后完成参数的更新。 这里说明了allreduce...
它们一起执行了 all-reduce(可以看见,dist.all_reduce(..) 在 if … elif block 逻辑块的外部),求和 (dist.reduce_op.SUM) 作为 reduction 运算。将来自每个 rank 的 x 求和,再把得到的求和结果放置在每个 rank 的 x 内。 转向深度学习 假设读者熟知标准的随机梯度下降算法(SGD),该算法常用于训练深度学习...
但由于 Row 的输出是 PartialSum， 当后面消费该 Tensor （在网络中是 Add 操作）的 Op 需要全部的数据时（Broadcast）， 此处就需要插入 AllReduce 实现通信了。这在 OneFlow 中称之为 Boxing。 当两个逻辑上的 Op 对于同一个逻辑上的 Tensor 看待的 SBP Parallel 不一致时， OneFlow 系统会自动插入通信节点...