import torch import torch_npu import os import torch.distributed as dist def all_gather_func(): rank = int(os.getenv('LOCAL_RANK')) # torch.npu.set_device(rank) dist.init_process_group(backend='hccl', init_method='env://') #,world_size=2 rank=rank, world_size=2, # rank = dist...
我没有想到要这样做，因为文档中指出all_gather()是一个阻塞调用。也许它们的意思是阻塞，如notasync;...
all_gather算子:每个rank都gather其他rank的数据 torch.distributed.all_gather(tensor_list, tensor) barrier算子:插入barrier,等待某个rank操作完成 torch.distributed.barrier() 二、单机多卡并行训练(手动同步梯度) blog.csdn.net/zzxxxaa1/ import os import torch import torch.distributed as dist import torch.mul...
When I using torch.distribute.all_gather to get all feature from all gpu, all processors are stuck, and all gpu and cpu are 100% and there are no errors and warnings, when I delete this function, all processors are normal. Reproduction What command or script did you run? CUDA_VISIBLE_D...
all_gather ✓ ✘ ✘ ✘ ✓ ? 收集 ✓ ✘ ✘ ✘ ✓ ? 分散 ✓ ✘ ✘ ✘ ✓ ? 屏障 ✓ ✘ ✓ ✓ ✓ ? 基本 所述torch.distributed包提供跨在一个或多个计算机上运行的几个计算节点对多进程并行PyTorch支持与通信原语。该类torch.nn.parallel.DistributedDataParallel()基...
all_gather_multigpu(output_tensor_lists, input_tensor_list, group=, async_op=False) 从列表中收集整个组的张量。tensor_list中的每个张量应位于单独的GPU上。 目前仅支持nccl后端张量应该只是GPU张量。 参数: output_tensor_lists (List_[List[Tensor]__]_) – 输出列表。它应该在每个GPU上包含正确大小的...
all_reduce✓✘✓✓✓? 减少✓✘✘✘✓? all_gather✓✘✘✘✓? 收集✓✘✘✘✓? 分散✓✘✘✘✓? 屏障✓✘✓✓✓? 基本 所述torch.distributed包提供跨在一个或多个计算机上运行的几个计算节点对多进程并行PyTorch支持与通信原语。该类torch.nn.parallel.Dist...
self.B=torch.nn.Linear(64,128)defforward(self,a,b):returnself.A(a),self.B(b)torch.manual_seed(1337)net=AB().to(device=device)a=torch.randn(4,16,64).to(device=device)b=torch.randn(4,16,64).to(device=device)x,y=net(a[ddp_rank],b[ddp_rank])all_y=torch.cat(all_gather_fn...
dist.all_gather(output, tensor) print("***test_all_gather***") print('Rank ', rank, ' has data ', output) # 结果都是 [1,1,1,1] def init_process(rank, size, backend='gloo'): """ 这里初始化分布式环境,设定Master机器以及端口号 """ os.environ...
在模块的正向和反向迭代过程中,FSDP 会根据计算需要对模型参数进行整合(使用 all-gather),并在计算后重新分片。它使用散射规约集合来同步梯度,以确保分片的梯度是全局平均的。FSDP 中模型的正向迭代和反向迭代流程如下: 使用FSDP 时要用 API 封装模型的子模块,从而控制某一特定子模块何时被分片或不分片。