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 ...
模型反向时也需要执行all_gather拿到权重,以及reduce_scatter同步进程间的梯度 当内存不足时,FSDP还支持将梯度卸载到CPU上 最后使用同步后的梯度更新各自进程上的模型参数 FSDP本质上还是基于ZeRO3的思想,对模型的各种状态进行了切分,以下是一段使用FSDP的简短代码案例: from torch.distributed.fsdp import ( FullySharde...
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...
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,...
Pytorch的scatter函数详解 前言 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...
【pytorch】scatter的使用 作用 scatter是“散开”的意思,顾名思义,是将一个Tensor按照index做分散。 形式 在pytorch中,scatter可以通过torch.scatter和torch.scatter_(修改自身数据),或者Tensor自生就有的方法scatter Tensor.scatter_(dim, index, src, reduce=None) → Tensor...
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...
m=0.1, b=0.3, n=200):x = np.random.uniform(-10, 10, n) noise = np.random.normal(0, 0.15, n) y = (m * x + b ) + noise return x.astype(np.float32), y.astype(np.float32)x, y = generate_data()plt.figure(figsize = (12,5))ax = plt.subplot(111)ax.scatter...
方式二:rank0的节点读取所有数据,然后在group0内进行scatter,然后使用方式一broadcast到其他group。 采用方式一还是二取决于你的数据读取开销,如果group size很大,那么group0的资源抢占可能就很严重,导致速度降低,如果只有rank0进行数据读取的话,虽然不会存在资源抢占(gemini的scheduler不会和worker映射到同一台机器),但是...