以下是代码演示，以单机3卡为例，在pytorch中的接口为torch.distributed.broadcast：## 初始化分布式环境 ...
torch.distributed库是PyTorch中负责分布式训练的核心组件,它提供了一系列通信工具,使得在分布式环境中的多个进程可以有效地协作。包括了集合通信操作,如all_reduce、all_gather和broadcast,以及点对点通信操作,如send和recv。 初始化进程组 在开始分布式训练之前,需要先建立一个进程组。进程组定义了参与通信的所有进程,可以...
torch.distributed.broadcast是PyTorch分布式框架中的一个函数,它的作用是在分布式环境中将一个张量从指定的进程广播到所有其他进程。 具体地说,当一个进程调用torch.distributed.broadcast函数并指定一个张量作为输入,该函数会将这个张量广播给所有其他进程,这些进程也可以通过调用该函数来接收这个张量。在广播过程中,每个进...
torch.distributed支持三个内置后端,每个后端都有不同的功能。下表显示了哪些函数可用于 CPU / CUDA 张量。 Backend gloo mpi nccl Device CPU GPU CPU GPU CPU GPU send ✓ ✘ ✓ ? ✘ ✘ recv ✓ ✘ ✓ ? ✘ ✘ broadcast ✓ ✓ ✓ ? ✘ ✓ all_reduce ✓ ✓ ✓ ?
本文由浅入深讲解 torch.distributed 这一并行计算包的概念,实现细节和应用方式,并带大家快速入门 PyTorch 分布式训练。 0 前言 由于大规模机器学习的广泛普及,超大型深度学习模型的提出,联邦学习等分布式学习方法的快速发展,分布式机器学习模型训练与部署技术已经日益成为研究者和开发者的必备技术。PyTorch 作为应用最为广...
PyTorch 的分布式包(即torch.distributed)使研究人员和从业人员能够轻松地跨进程和跨机器集群并行计算。它利用消息传递语义来允许每个进程与任何其他进程通信数据。与 multiprocessing (torch.multiprocessing) 包相反,进程可以使用不同的通信后端,并且不限于在同一台机器上执行。
(二)DistributedDataParallel(DDP) 其他的参数含义类似DP,这里重点说下: broadcast_buffers:在每次调用forward之前是否进行buffer的同步,比如bn中的mean和var,如果你实现了自己的SyncBn可以设置为False。 find_unused_parameters:是否查找模型中未参与loss“生成”的参数,简单说就是模型中定义了一些参数但是没用上时需要设...
使用torch.distributed加速并行训练 在pytorch 1.0 之后,官方终于对分布式的常用方法进行了封装,支持 all-reduce,broadcast,send 和 receive 等等。通过 MPI 实现 CPU 通信,通过 NCCL 实现 GPU 通信。官方也曾经提到用 DistributedDataParallel 解决 DataParallel 速度慢,GPU 负载不均衡的问题,目前已经很成熟了～ ...
近期一直在用torch的分布式训练,本文调研了目前Pytorch的分布式并行训练常使用DDP模式(Distributed DataParallell),从基本概念,初始化启动,以及第三方的分布式训练框架展开介绍。最后以一个Bert情感分类给出完整的代码例子:torch-ddp-examples。 基本概念 DistributedDataParallel(DDP)是依靠多进程来实现数据并行的分布式训练方法...
TorchScript(Pytorch JIT)更快、更好的支持自定义RNN;TensorBoard对可视化和模型调试提供了一流的本地支持;可以在ScriptModule上通过使用torch.jit包装属性来分配属性;TorchScript现在对列表和字典类型提供了鲁棒性的支持;对于更复杂的有状态操作,TorchScript现在支持使用@torch.jit.script注释类;nn.parallel.DistributedDataP...