import torch import torch_npu import os import torch.distributed as dist def all_reduce_func(): # rank = int(os.getenv('LOCAL_RANK')) dist.init_process_group(backend='hccl', init_method='env://') #,world_size=2 rank=rank, world_size=2, rank = dist.get_rank() torch.npu.set_de...
我正在尝试在torch.distributed中使用异步all-reduce,这是在PyTorch文档中介绍的。但是,我发现虽然我设置了 async_op=True,但进程仍然被阻止。我去哪儿了...
其中之一是all_reduce函数,用于在不同设备之间进行数据聚合。 all_reduce函数的主要功能是将分布式计算节点中的局部数据进行聚合,即将不同节点上的局部梯度相加,以得到全局梯度。这对于数据并行化是至关重要的,因为分布式训练往往需要将一个批次的数据分配到不同的计算节点上进行并行处理,每个节点计算其相应的局部梯度,...
torch.distributed包中的all_reduce函数是一个关键的通信原语,它可以帮助不同计算机上的进程在进行模型训练时进行数据同步和通信。all_reduce函数可以将所有计算机上的进程的tensor进行归约操作,即将它们的值相加并返回结果。通过all_reduce函数,模型的训练进程可以相互通信并保持计算结果的一致性。 下面我们将通过一个具体...
# 不需要dist.barrior(), all_reduce 操作保证了同步性 if rank == 0: torch.save(ddp_model.state_dict(), CHECKPOINT_PATH) 2.4 启动分布式训练 如case1所示我们手动运行多个程序,相对繁琐。实际上本身DDP就是一个python 的多进程,因此完全可以直接通过多进程的方式来启动分布式程序。 torch提供了以下两种启动...
文档中这张图做了很好的解释。这里假设模型只有四个参数,分成两个 bucket,反向传播时,bucket0中的两个参数的梯度信息完成更新后,两个进程就可以分别调用 allreduce 操作,完成梯度信息的通信和同步。而不必等到整个模型中所有的参数梯度信息都更新后再通信。
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 all_reduce示例 以下是一个使用torch distributed进行all_reduce操作的示例: ```python import torch import torch.distributed as dist #初始化进程 dist.init_process_group(backend='gloo') #创建本地张量 local_tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) #创建全局张量 global_tensor = ...
`torch.distributed.all_reduce()`是其中一个函数,用于将多个计算节点上的张量进行求和操作,并将结果广播到所有计算节点。本文以此函数为例,演示如何使用PyTorch中的分布式计算工具。 二、安装和设置分布式环境 在开始之前,需要确保已经正确安装了PyTorch 1.6或更高版本,并且支持分布式计算。可以使用以下代码段验证是否已经...