[docs]@_exception_loggerdefall_reduce(tensor,op=ReduceOp.SUM,group=None,async_op=False):"""Reduces the tensor data across all machines in a way that all get the final result.After the call ``tensor`` is going to be bitwise identical in all processes.Complex tensors are supported.Args:t...
print(output) 输出: Process 0: begin aysnc all-reduce Process 1: begin aysnc all-reduce Process 1: async check Process 0: async check tensor([101], device=‘cuda:0’) 我希望“Process 0: async check”应该在“Process 1: begin aysnc all-reduce”之前打印。asynchronous...
I've visualized the memory usage: llama 7B, TP=1 The activation memory is reused after every layer. llama-70B, TP=8 However, when using TP, the activation memory for all reduce is not reused Originally posted by @WoosukKwon in #2031 (com...
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,...
This Pr changes pynccl all reduce to be out of place and removes support for torch distributed's all reduce.
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...
FSDP 通过参数、梯度和优化器状态的分片,以及将 All-Reduce 拆解为 Reduce-Scatter 和 All-Gather 操作,实现了显著的内存优化。这种方法使得在有限的硬件资源上训练超大模型成为可能,同时保持了数据并行的高效性。 DeepSpeed DeepSpeed 的 ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)技术通过减少模型状态的内存冗余,优化了大规模分...
🐛 Bug torch.distributed.nn.all_reduce computes different gradient values from torch.distributed.all_reduce. In particular, it seems to scale the gradients by world_size incorrectly. To Reproduce Script to reproduce the behavior: import t...
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 = ...