不同于Broadcast, scatter可以将不同数据分发给不同的进程。 Gather 这个也很好理解,就是把多个进程的数据拼凑在一起。 Reduce reduce就是将多个进程中的数据按照指定的映射函数进行运算得到最后的结果存在一个进程中,例如下面两个图中的归约操作都是求和,将4个不同进程的数据归约求和后存在了第一个进程中 All-re...
所以All-reduce一般包含scatter操作,所以有时候也会看到reduce-scatter这种说法,其实reduce-scatter可以看成是all reduce的一种实现方式 image.png 参考 https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter3/14_Collective_communication_using_broadcast.html https://mpitutorial.com/tutor...
接下来遍历本机模型的parameters,并获取grad梯度,发送到master node,并从master node获取平均值后更新gradforpinmodel.parameters():# 将grad值发送到master nodedist.gather(p.grad,group=group, async_op=False)# 接收master node发送过来的grad值dist.scatter(p.grad,group=group, src=0, async_op=False) opti...
Ring算法在做AllReduce算法时,分两个环节,分别是Reduce-scatter和AllGather。 递归加倍算法,步骤少,整合小数据时性能好,整合大数据块时性能不理想,容易出现时延抖动。 Rabenseifner算法,步骤数相对较少,发送数量量少,聚合大数据的性能较好。 上面简单总结了一下各种AllReduce算法实现,由于AllReduce算法的优化空间越来越少...
Scatter 不同于Broadcast, scatter可以将不同数据分发给不同的进程。 Gather 这个也很好理解,就是把多个进程的数据拼凑在一起。 Reduce reduce就是将多个进程中的数据按照指定的映射函数进行运算得到最后的结果存在一个进程中,例如下面两个图中的归约操作都是求和,将4个不同进程的数据归约求和后存在了第一个进程中...
Ring算法:以环形相连,每张卡都有左手卡和右手卡,一个负责接收,一个负责发送,循环完成梯度累积,再循环做参数同步。分为Scatter Reduce和All Gather两个环节。 更为详细的图解 Ring算法在中等规模的运算中非常有优势,较小的传输数据量,无瓶颈,带宽完全利用起来。
具体的 ReduceScatter 操作如下,每个设备(GPU)发送一部分数据给下一个设备,同时接收上一个设备的数据并累加。这个过程执行 K-1 步,ReduceScatter 后每个设备都包含一部分数据的 Sum: 具体的 AllGather 操作如下,每个设备(GPU)将其持有的部分结果发送给下一个设备,同时接收上一个设备的部分结果,逐步汇集完整的结果...
第一阶段通过(N-1)步,让每个节点都得到1/N的完整数据块。每一步的通信耗时是α+S/(NB),计算耗时是(S/N)*C。 这一阶段也可视为scatter-reduce。 第二阶段通过(N-1)步,让所有节点的每个1/N数据块都变得完整。每一步的通信耗时也是α+S/(NB),没有计算。这一阶段也可视为allgather。
Ring All Reduce包含两步:scatter reduce和all gather。 1)scatter reduce:GPU交换数据,每个GPU得到最后结果的一部分(chunk)。 假设要实现数组间对应元素求和,GPU节点数为N,每个GPU都有一个相同size的数组。 1、每个GPU把自己的数组划分成N份。 2、每个GPU做N-1次迭代,每次迭代:GPU向它的右相邻节点发送一个chun...
all2all:每个rank向其他rank发送数据块,也接收来自其他rank的数据块。适用于rank之间互相传送数据。 all_gather:收集所有数据块并分发到所有rank上。适用于全局数据同步。 reduce_scatter:reduce将每个rank的数据块与其他rank的数据块进行归约操作,scatter再将数据块分发到指定rank。适用于局部归约。 all_reduce:reduce...