dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size) 在分布式训练中,设置MASTER_ADDR和MASTER_PORT是非常重要的步骤,尤其是在使用 PyTorch 的分布式数据并行(Distributed Data Parallel, DDP)时。以下是对这两个环境变量的详细解释以及它们的作用。 MASTER_ADDR 和 MASTER_PORT 的作用 MASTER_ADDR...
torch.addcdiv(tensor, value=1, tensor1, tensor2, out=None) → Tensor #首先求tensor1除以tensor2,然后用得到的结果乘以value,然后再加到tensor上面去。 torch.addcmul(tensor, value=1,tensor1, tensor2, out=None) → Tensor #首先求tensor1乘以ensor2,然后用得到的结果乘以value,然后再加到tensor上面去。
Amazon AWS 优化了 AWS Graviton3 上的 PyTorch CPU 推理。与之前的版本相比，PyTorch 2.0 提高了 Graviton 的推理性能，包括针对 ResNet-50 和 BERT 的改进。其他一些跨 TensorParallel、DTensor、2D parallel、TorchDynamo、AOTAutograd、PrimTorch 和 TorchInductor 的新 prototype 功能和方法。要查看公开的 2.0...
https://pytorch.org/tutorials/intermediate/model_parallel_tutorial.html#single-machine-model-parallel-...
接下来本章将对自动混合精度、并行训练进行详细的展开，并一步步实现amp、ddp、gpipe、tensor_parallel、...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - pytorch/torch/nn/parallel/distributed.py at main · pytorch/pytorch
并行的应用(parallel_apply):将第三步得到的分布式的输入数据应用到第一步中拷贝的多个模型上。 实现代码如下 #Replicate module to devices in device_idsreplicas =nn.parallel.replicate(module, device_ids)#Distribute input to devices in device_idsinputs =nn.parallel.scatter(input, device_ids)#Apply the...
共享张量shared_tensor可以被多个进程修改。 总结 PyTorch中的多线程处理可以显著提高性能,特别是在数据加载和分布式训练时使用torch.multiprocessing模块,可以有效地利用多个cpu,从而实现更快、更高效的计算。无论您是在处理大型数据集还是训练复杂模型,理解和利用多处理技术对于优化PyT...
parallel_apply: 现在模型和数据都有了,所以当然就是并行化的计算咯,最后返回的是一个list,每个元素是对应GPU的计算结果。 gather:每个GPU计算完了之后需要将结果发送到第一个GPU上进行汇总,可以看到最终的tensor大小是[16,20],这符合预期。 MARSGGBO♥原创 ...
TorchShard is a lightweight engine for slicing a PyTorch tensor into parallel shards. It can reduce GPU memory and scale up the training when the model has massive linear layers (e.g., ViT, BERT and GPT) or huge classes (millions). It has the same API design as PyTorch. Installation...