allgather-matmul-reducescatter算子接入 change lcal so path to asdop & lccl supports MTE kernels What type of PR is this? /kind What does this PR do / why do we need it: Which issue(s) this PR fixes: Fixes # Code review checklist【代码检视checklist说明】: ...
为了收集在各个设备上的 sequence parallel 所产生的结果,需要揷入 Allgather 算子;而为了使得 TP 所产生的结果可以传入 sequence parallel 层,需要揷入 reduce-scatter 算子。 在下图中,所代表的就是前向 Allgather,反向 reduce scatter,则是相反的操作。这么一来,我们可以清楚地看到,Megatron-3 中,一共有 4 个...
2019 年字节跳动开源 BytePS,它继承了许多加速技术,比如分层策略、流水线、张量分区、NUMA 感知本地通信、基于优先级的调度等等。还提出了 BytePS ring-allreduce 方案:一是引入 CPU 节点,用于 ReduceScatter 操作;二是 ReduceScatter 和 AllGather 异步执行,从而缩短了数据传输时间开销。本质上还是通过引入 CPU Server...
(signal +wait ),这几个最基本的操作经过组合构成了一组通信模板也叫通信原语,比如:1对多的广播broadcast、多对1的收集gather、多对多的收集all-gather、1对多的发散scatter、多对1的规约reduce、多对多的规约all-reduce、组合的规约与发散reduce-scatter、多对多的all-to-all等,集合通信的难点在于通信效率以及...
Ring-allreduce算法包括scatter-reduce和allgather两部分,梯度数据分多个步骤传递给环中的下一个worker,同时它也多次接收上一个worker的梯度数据。对于一个包含N个worker的环,每个worker需要从其它worker接收2*(N-1)次梯度数据(每次接收1/N的数据),并向其他节点发送2*(N-1)次梯度数据(每次发送1/N的数据)。
spark.default.parallelism,100 提升shuffle reduce端并行度,怎么来操作? 很简单,主要给我们所有的shuffle算子,比如groupByKey、countByKey、reduceByKey。在调用的时候,传入进去一个参数。一个数字。那个数字,就代表了那个shuffle操作的reduce端的并行度。那么在进行shuffle操作的时候,就会对应着创建指定数量的... 查看...
49其中aclnnMatmulReduceScatterCustomGetWorkspaceSize为第一段接口,主要用于计算本次API调用计算过程中需要多少的workspace内存。获取到本次API计算需要的workspace大小之后,按照workspaceSize大小申请Device侧内存,然后调用第二段接口aclnnMatmulReduceScatterCustom执行计算。具体参考[AscendCL单算子调用](https://hiascend.com...
I have a dataset with categorical data with 31 levels. I want to show their distribution in a scatterplot with ggplot, but I want to place special emphasis on some of the datapoints, like the red circ... Macro Vim - expand multiple Verilog Bus ...
]) out = scatter_reduce(input, 0, index, src, reduce="prod") print(out) # Tensor(shape=[4], dtype=float32, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True, # [1. , 4. , 15., 4. ]) 其他补充信息 Additional Supplementary Information 希望新增 reduce='mean' 的,当前是组合算子组成...
算子原型 dist.reduce_scatter(output, input_list, op=<ReduceOp.SUM>, group=None, async_op=False) output(tensor): output tensor input_list(list[tensor]): list of tensors to reduce and scatter group(ProcessGroup, optional): the process group to work on, If None, the default process will...