1、Pytorch中分布式训练用的比较多的是DDP; 2、DDP中的Allreduce使用的是ring-allreduce,并且使用bucket来引入异步; 3、Allreduce发生在前向传播后的梯度同步阶段,并且与反向传播计算重叠; 4、Ring-allreduce优化了带宽,适用于中规模的集群,但其可能存在精度问题,切不适合大规模的集群; 5、allreduce的速度受到环中...
而在pytorch中的DDP实际就是使用了Ring-ALLReduce来实现AllReduce算法。 DDP的执行流程大致如下: 各个GPU首先进行环境初始化和模型的广播,使初始状态相同。然后初始化模型bucket和reducer。在训练阶段,通过采样获取数据,计算前向传播,然后进行反向传播和使用all-reduce进行梯度同步,最后完成参数的更新。 这里说明了allreduc...
Ring All_reduce:all_reduce的一种实现算法 算法带宽和总线带宽 参考资料 并行任务的通信可以分成P2P(Point-to-point communication)和集群通讯(Collective communication)模式 P2P 这种模式只有一个sender和receiver,可以进一步分成:1)阻塞型P2P, (e.g. PyTorch的 torch.distributed.send/recv);2)非阻塞型P2P: (e....
比如Ring-AllReduce算法和Rabenseifner’s algorithm( Rabenseifner, “Optimization of Collective Reduction Operations”, ICCS 2004) 我们将主要聚焦在Ring-AllReduce算法 (是由百度提出的)。 NCCL和baidu-allreduce也采用的这个算法。 Ring-AllReduce 重新来一遍上面的过程,但是是用 Ring-AllReduce 图2:假设process...
鱼窥鹿饮创建的收藏夹强化学习内容:[pytorch distributed] 02 DDP 基本概念(Ring AllReduce,node,world,rank,参数服务器),如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
该算法分两个步骤进行:首先是scatter-reduce,然后是all-gather。在scatter-reduce步骤中,GPU将交换数据,使每个GPU可得到最终结果的一个块。在all-gather步骤中,gpu将交换这些块,以便所有gpu得到完整的最终结果。 The Scatter-Reduce 为简单起见,让我们假设目标是对一个浮点数的大数组求和; 系统中有N个GPU,每个GPU都...
This is a ground-up demo implementation of Ring Reduce using the PyTorch distributed package. Ring Reduce is extremely effective for efficient distributed deep learning. It works well for large-scale learning over multiple GPU clusters, where inter-GPU bandwidth is limited. ...
该算法分两个步骤进行:首先是scatter-reduce,然后是all-gather。在scatter-reduce步骤中,GPU将交换数据,使每个GPU可得到最终结果的一个块。在all-gather步骤中,gpu将交换这些块,以便所有gpu得到完整的最终结果。 The Scatter-Reduce 为简单起见,让我们假设目标是对一个浮点数的大数组求和; 系统中有N个GPU,每个GPU都...
二、Ring All-Reduce 原理 Horovod是基于Ring-AllReduce方法的深度分布式学习插件,以支持多种流行架构包括TensorFlow、Keras、PyTorch等。这样平台开发者只需要为Horovod进行配置,而不是对每个架构有不同的配置方法。 类似MapReduce,但子节点不知道相加后的结果(15),但 ring all-reduce会让大家都知道。
美国西部时间2月21日,百度硅谷人工智能实验室(SVAIL)宣布将Ring Allreduce算法引进深度学习领域,这让基于GPU训练的神经网络模型的训练速度显著提高。 Ring Allreduce是高性能计算(HPC)领域内一个众所周知的算法,但在深度学习领域内的应用相对较少。而百度SVAIL实验室研究员Andrew Gibiansky也录制了一个视频介绍了关于...