export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0 NCCL_DEBUG=INFO, 是另外一个可以输出NCCL 日志细节的设置,可用于分析nccl 分布式通讯遇到的问题, 实际 大模型训练的时候很有用。 2. 分布式环境初始化 先介绍几个环境检测方法: torch.distributed.is_available() #检查当前系统是否支持分布式训练。 torch.distributed.init_process_...
使用NCCL后端进行分布式GPU训练。 使用Gloo后端进行分布式CPU训练。 具有InfiniBand互连的GPU主机 使用NCCL,因为它是目前唯一支持InfiniBand和GPUDirect的后端。 GPU主机与以太网互连 使用NCCL,因为它目前提供最佳的分布式GPU训练性能,特别是对于多进程单节点或多节点分布式训练。如果您遇到NCCL的任何问题,请使用Gloo作为后备选项。
cuda.is_available(): device = torch.device('cuda') torch.backends.cudnn.benchmark = True else: device = torch.device('cpu') ... ... 当然某些情况下也可以在程序中多次改变 torch.backends.cudnn.benchmark 的值,玩点花样什么的。 PyTorch 中对应的源代码 前边这些都是我在讲,那我们现在来看一...
[conda] nvidia-nccl-cu12 2.21.5 pypi_0 pypi [conda] nvidia-nvjitlink-cu12 12.4.127 pypi_0 pypi [conda] nvidia-nvtx-cu12 12.4.127 pypi_0 pypi [conda] optree 0.13.0 pypi_0 pypi [conda] torch 2.6.0a0+gite15442a pypi_0 pypi [conda] triton 3.1.0 pypi_0 pypi Sign up for ...
(backend='nccl', init_method='env://') class nn_Conv2d(nn.Conv2d): def __init__(self,*args,**kwargs): super().__init__(*args,**kwargs) def forward(self,x): if not x.is_contiguous() and self.kernel_size[0]==self.kernel_size[1]==1 and self.stride[0]==self.stride[...
def init_dist(backend='nccl', **kwargs): if mp.get_start_method(allow_none=True) is None: mp.set_start_method('spawn') rank = int(os.environ['RANK']) num_gpus = torch.cuda.device_count() torch.cuda.set_device(rank % num_gpus) dist.init_process_group(backend=backend, **kwarg...
where hth_tht is the hidden state at time t, xtx_txt is the input at time t, and h(t−1)h_{(t-1)}h(t−1) is the hidden state of the previous layer at time t-1 or the initial hidden state at time 0. Ifnonlinearityis'relu', then ReLU is used instead of ta...
NCCL_SOCKET_IFNAME, for exampleexport NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0 GLOO_SOCKET_IFNAME, for exampleexport GLOO_SOCKET_IFNAME=eth0 如果你使用Gloo后端,你可以通过用逗号分隔它们来指定一个多借口而,比如export GLOO_SOCKET_IFNAME=eth0,eth1,eth2,eth3。后端将会在这些接口上以循环的方式派遣操作。在这些变量...
By default, both NCCL and Gloo backends will try to find the network interface to use for communication. However, this is not always guaranteed to be successful from our experiences. Therefore, if you encounter any problem on either backend not being able to find the correct network interface....
parser.add_argument('--dist-backend', default='nccl', type=str, help='distributed backend') parser.add_argument('--seed', default=0, type=int, help='seed for initializing training. ') parser.add_argument('--gpu', default=None, type=int, help='GPU id to use.') parser.add...