1. 张量Tensors 2. 创建操作 3. 索引,切片,连接,换位(Index, Slicing, Joining, Mutating) 4. 随机抽样Random sampling 5. 序列化 Serialization 6. 并行化 Parallelism 7. 数学操作 Math operations 7.1 Pointwise Ops 7.2 Reduction Ops 7.3 比较操作Comparison Ops 7.4 其它操作 Other Operations 7.5 BLAS an...
张量并行与 PyTorch 张量并行(Tensor Parallelism)是深度学习领域解决大规模模型训练的一种有效方案。在大规模深度学习模型中,参数数量往往会超出单个GPU的内存容量,导致这些模型无法有效训练。张量并行通过将大模型的参数拆分并跨多个计算单元(如GPU)进行训练,从而有效地利用计算资源。本文将探讨张量并行的基本概念,如何在P...
在大模型训练中,由于数据量和模型复杂度的增加,单个计算节点的计算能力难以满足训练的需求。为了提高训练效率和加速训练过程,通常采用并行策略来将计算任务分配给多个计算节点进行计算。 并行策略通常分为DP(Data Parallelism,数据并行)、TP(Tensor Parallelism,张量并行)、PP(Pipeline Parallelism,流水线并行)、SP...
return DTensor.from_local(input_tensor, device_mesh, [Shard(sequence_dim)], run_check=False) else: raise ValueError(f"expecting input of {mod} to be a torch.Tensor or DTensor, but got {input_tensor}") Llama2 Example test script见 examples/distributed/tensor_parallelism/fsdp_tp_example.py...
例如，数组的其中一个维度可以表示FSDP中的数据并行（data parallelism），而另一个维度可以表示FSDP中的张量并行（tensor parallelism）。用户还可以通过 DeviceMesh 轻松管理底层process_groups，以实现多维并行。DeviceMesh在处理多维并行性（如3D并行）时很有用。如上图所示，当你的并行解决方案需要跨主机和每个主机内部...
数据并行（Data Parallelism）模型并行（Tensor Model Parallelism）流水并行（Pipeline Model Parallelism）其中，数据并行是最常见的并行方式。而模型并行是对某一层（如 Linear/Dense Layer 里的 Variable ）的模型 Tensor 切分，从而将大的模型 Tensor 分成多个相对较小的 Tensor 进行并行计算；流水并行，是将整个网络...
例如,数组的其中一个维度可以表示 FSDP 中的数据并行(data parallelism),而另一个维度可以表示 FSDP 中的张量并行(tensor parallelism)。 用户还可以通过 DeviceMesh 轻松管理底层 process_groups,以实现多维并行。 DeviceMesh 在处理多维并行性(如 3D 并行)时很有用。如上图所示,当你的并行解决方案需要跨主机和每个...
#张量并行与PyTorch张量并行(Tensor Parallelism)是深度学习领域解决大规模模型训练的一种有效方案。在大规模深度学习模型中,参数数量往往会超出单个GPU的内存容量,导致这些模型无法有效训练。张量并行通过将大模型的参数拆分并跨多个计算单元(如GPU)进行训练,从而有效地利用计算资源。本文将探讨张量并行的基本概念,如何在PyT...
1、张量(tensor) 张量我们可以理解为三维及以上的数据。 2、使用PyTorch创建张量 通过torch.rand()的方法,构造一个随机初始化的矩阵: import torch x = torch.rand(4, 3) print(x) 通过torch.zeros()构造一个矩阵全为 0,并
PyTorch 2.3: User-Defined Triton Kernels in torch.compile, Tensor Parallelism in Distributed PyTorch 2.3 Release notesHighlights Backwards Incompatible Changes Deprecations New Features Improvements Bug fixes Performance DocumentationHighlightsWe are excited to announce the release of PyTorch® 2.3! PyTorch ...