使用单机四卡时,测试总Batch Size为64(分发到单台机器的Batch Size为16)和总Batch Size为256(分发到单台机器的Batch Size为64)两种情况。 数据集单机无分布式(Batch Size为64)单机四卡(总Batch Size为64)单机四卡(总Batch Size为256)cats_vs_dogs146s/epoch39s/epoch29s/epoch tf_flowers22s/epoch7s/epoch5s...
2个world，每个world_size为8，第一个主机rank=0，显卡编号依次为0,...,7，第二个主机rank=1，显...
world size 实际上就是进程数, 通过 SLURM_NTASKS 可以拿到 IP地址通过 subprocess.getoutput(f"scontrol show hostname {node_list} | head -n1") 巧妙得到,栗子来源于 MMCV 否则,就使用launch进行调度,直接通过 os.environ["RANK"] 和 os.environ["WORLD_SIZE"] 即可拿到 rank 和 world size # 此函数可...
using distributed training"""ifnot dist.is_available():returnifnot dist.is_initialized():returnworld_size=dist.get_world_size()ifworld_size==1:returndist.barrier()##WORLD_SIZE由torch.distributed.launch.py产生 具体数值为 nproc_per_node*node(主机数,这里为1)num_gpus=int(os.environ["WORLD_SIZ...
需要检索的两个参数——world size 和 rank。World 指的是在特定 mpiexec 调用环境中所有节点的集合(参见 mpiexec 中的 -hosts flag)。rank 是由 MPI 运行时为每一个进程分配的唯一整数。它从 0 开始。它们在 -hosts 中被指定的顺序用于分配数值。所以,在这个例子中,节点「miriad2a」上的进程会被赋值 Rank ...
world_size:并行的节点数 rank:节点的index,从0开始 group_size:并行group的节点数 group_ws:group数量 group_rank:group的index,从0开始 local_group_rank:一个group内部的节点index,从0开始 group_rank_base:一个group内local_group_rank为0的节点的rank ...
world size : 表示全局进程个数。 rank: 表示进程序号,用于进程间通讯,表征进程优先级。rank = 0 的主机为 master 节点。 local_rank: 节点内,GPU 编号,非显式参数,由 torch.distributed.launch 内部指定。比方说, rank = 3,local_rank = 0 表示第 3 个节点内的第 1 块 GPU。节点内每个进程会分配一个...
world_size:总的进程数。 在windows中,我们需要在py文件里面使用: importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES]='0,1,3' 来指定使用的显卡。 假设现在我们使用上面的三张显卡,运行时显卡会重新按照0-N进行编号,有: [38664]rank=1, world_size =3, n =1, device_ids = [1][76032]rank=0, world_size...
每个独立的进程也要知道总共的进程数,以及自己在所有进程中的阶序(rank),当然也要知道自己要用那张GPU。总进程数称之为 world size。最后,每个进程都需要知道要处理的数据的哪一部分,这样批处理就不会重叠。而Pytorch通过 nn.utils.data.DistributedSampler 来实现这种效果。
In the PyTorch documentation, it is mentioned that: the total number of application processes running across all the nodes at one time is called the World Size However, in the code below, the WORLD_SIZE environment variable is set to the...