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操作首先对输入张量列表中的张量进行规约(例如求和、取最大...
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...
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...
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...
DDP的梯度汇总使用的是avg,因此如果loss的计算使用的reduce_mean的话,我们不需要再对loss或者grad进行/ world_size的操作。 二、使用DDP时的数据读取 DDP不同于DP需要用卡0进行数据分发,它在每个node会有一个独立的dataloader进行数据读取,一般通过DistributedSampler(DS)来实现: ...
PyTorch tensor的scatter_函数 TORCH.TENSOR.SCATTER_ Tensor.scatter_(dim, index, src, reduce=None) → Tensor 把src里面的元素按照index和dim参数给出的条件,放置到目标tensor里面,在这里是self。下面为了讨论方便,目标tensor和self在交换使用的时候,请大家知道,在这里指的是同一个tensor....
【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...
随后是反向传播，然后就是损失计算。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...